[发明专利]基于SWBCT的纹理图像分类方法无效
| 申请号： | 200710018575.6 | 申请日： | 2007-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN101118593A | 公开（公告）日： | 2008-02-06 |
| 发明（设计）人： | 焦李成;王爽;侯彪;刘芳;刘帆;胡颖;公茂果 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 | 代理人： | 韦全生 |
| 地址： | 71007*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于SWBCT的纹理图像分类方法，它属于图像处理技术领域。其目的在于克服分类特征有效性的不足，针对轮廓波和WBCT在纹理分析中遇到的问题，提出并将本发明用于纹理图像分类中，本发明在子带特征提取阶段分别使用了能量、Hu矩和共生矩阵的方法，得到了较好的分类效果。该发明的具体实现步骤为：1.输入样本图像，并对样本图像进行归一化；2.对归一化后样本图像进行多方向多分辨率图像分解－SWBCT分解，得到分解子带；3.对得到的分解子带进行特征提取，并对各种特征进行合并；4.在已有的分类方法中选用一种分类方法，对合并后的特征进行纹理图像分类。该方法可用于模式识别中，比如图像分类、手写体识别、语音识别与分类中。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 swbct 纹理 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.基于SWBCT的纹理图像分类方法，其具体实现步骤如下：(1)、输入样本图像，并对样本图像进行归一化；(2)、对归一化后样本图像进行多方向多分辨率图像分解-SWBCT分解，得到分解子带；(3)、对得到的分解子带进行特征提取，并对各种特征进行合并；(4)、在已有的分类方法中选用一种分类方法，对合并后的特征进行纹理图像分类。
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