【摘 要】
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提出一种利用分维特征, 即自然纹理的自相似性进行纹理识别的研究。 利用原始图像、 高灰度图像、 低灰度图像、 四个方向(0°, 45°, 90°, 135°)的梯度图像及二阶多分维共八个分维数作为特征值; 分维的计算采用改进的盒子计数法(MBCM); 最后利用反向传播(BP)神经网络进行纹理的分类识别。 实验结果与其它技术进行了比较, 并提出利用维纳滤波进一步改进分类性能。
【机 构】
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上海大学嘉定校区通信与信息工程学院,上海201800
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提出一种利用分维特征, 即自然纹理的自相似性进行纹理识别的研究。 利用原始图像、 高灰度图像、 低灰度图像、 四个方向(0°, 45°, 90°, 135°)的梯度图像及二阶多分维共八个分维数作为特征值; 分维的计算采用改进的盒子计数法(MBCM); 最后利用反向传播(BP)神经网络进行纹理的分类识别。 实验结果与其它技术进行了比较, 并提出利用维纳滤波进一步改进分类性能。
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