【摘 要】
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研究纹理图像的分类问题,纹理特征提取和分类器设计是决定分类正确率高低的关键。由于库存图像较多,且质量受到噪声影响,使图像特征提取比较困难。针对传统特征提取和分类算
【机 构】
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山东英才学院计算机电子信息工程学院
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研究纹理图像的分类问题,纹理特征提取和分类器设计是决定分类正确率高低的关键。由于库存图像较多,且质量受到噪声影响,使图像特征提取比较困难。针对传统特征提取和分类算法分类正确率不高的难题,提出一种基于支持向量机的纹理图像分类算法。首先采用Gabor滤波器对纹理特征进行提取,采用主成分分析对提取后的特征进行选择,最后采用支持向量机进行纹理图像的分类。采用Brodatz纹理库进行测试实验,实验结果表明,支持向量机分类算法提高了纹理图像的分类正确率,降低了误分率和拒分率,且分类速度加快,适用于更为复杂的纹理分类,为图像提取提供了参考。
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