论文部分内容阅读
提出一种结合Radon变换和经验模态分解(EMD)的旋转不变纹理分类方法。对纹理图像进行Radon变换,使用EMD分解成一系列固有模态函数(IMF),用修改过的能量公式计算各IMF的能量并组成特征向量,利用k-近邻对纹理图像进行分类。通过对Brodatz纹理库中的图像进行分类实验,表明所提方法能够有效地进行旋转不变的纹理分类,较之单一的Radon变换分类有了显著的提高。