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当前常用的纹理特征描述方法多是以统计学为基础的,主要缺陷在于其纹理特征的提取尺度比较单一。为了弥补这个不足,本文提出了一种模型化了的统计的多分辨无监督纹理分割算法,并基于灰度层共生矩阵使之得以实现。实验结果表明在错误识别率上基于灰度层共生矩阵的一般的分割算法比本文所的述算法要高。
一种基于共生矩阵的多分辨率纹理分割算法
【摘 要】
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当前常用的纹理特征描述方法多是以统计学为基础的,主要缺陷在于其纹理特征的提取尺度比较单一。为了弥补这个不足,本文提出了一种模型化了的统计的多分辨无监督纹理分割算法,并基于灰度层共生矩阵使之得以实现。实验结果表明在错误识别率上基于灰度层共生矩阵的一般的分割算法比本文所的述算法要高。
【机 构】
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吉林大学和平校区计算机教研室,吉林大学管理学院
【出 处】
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长春理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2011年03期
【基金项目】
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吉林大学农学部青年科研基金项目（091167）
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