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提出一种基于纹理的木材显微细胞图像分类算法。通过非下采样的Contourlet变换模极值密度提取图像纹理特征,并采用K近邻分类方法进行分类,实现对木材显微细胞图像的分类。实验结果表明:平均识别正确率在85%以上。提出的方法能有效地实现对木材显微细胞图像的分类。
新的木材显微细胞图像分类识别方法
【摘 要】
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提出一种基于纹理的木材显微细胞图像分类算法。通过非下采样的Contourlet变换模极值密度提取图像纹理特征,并采用K近邻分类方法进行分类,实现对木材显微细胞图像的分类。实验结果表明:平均识别正确率在85%以上。提出的方法能有效地实现对木材显微细胞图像的分类。
【机 构】
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东北林业大学
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2009年28期
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.30571455）,黑龙江省科技攻关项目（the Key Technologies R＆D Program of Heilongjiang Province,China under Grant No.GC05A504）.
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