基于Contourlet变换和不变矩的纹理特征提取与分类

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：axiaaawei

【摘要】

：

本文提出了一种基于contourlet变换和不变矩的特征提取方法.它首先对图像进行contourlet变换用以多尺度多方向分析,然后提取变换后各子带系数的统计特性和不变矩特征,以构造特征矢量,在此基础上,根据不同子带特征分类能力的不同,对各子带数据的离散程度进行加权处理,为分类能力强的特征量赋予较大的权值,得到新的特征向量,最后利用RBF神经网络作为分类器进行分类.实验结果证明了该方法的有效性和良

【作者】

：

岳丽娟吴锡生

【机构】

：

江南大学物联网工程学院

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2013年07期

【关键词】

：

CONTOURLET变换不变矩特征加权 RBF神经网络提取分类 contourlet transform invariant moments feat

【基金项目】

：

国家自然科学基金（60973094）

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