[发明专利]基于小波包分解选择系数加权重构的瓷砖图像分类算法在审
| 申请号： | 201810887227.0 | 申请日： | 2018-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN109117880A | 公开（公告）日： | 2019-01-01 |
| 发明（设计）人： | 蔡述庭;张曼 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510006 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于小波包分解选择系数加权重构的瓷砖图像分类算法，其特征在于，包括以下步骤：S1.提取瓷砖图像的颜色空间特征；S2.利用导向滤波算法进行预处理；S3.提取灰度共生矩阵参数作为特征向量；S4.进行小波包分解，提取每个频带的能量作为特征量；S5.计算小波包分解重构系数，提取特征向量的方差，筛选得到前频率成分；S6.根据频率成分重要程度计算度量系数，通过分配权重构造特征向量；S7.使用SVM向量机对颜色空间特征、灰度共生矩阵参数和特征向量进行分类。本发明提出了根据不同尺度得到的独立特征对分类效果影响，选择前8个最重要的尺度，对独立特征分别进行加权，使分类效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 小波包分解 瓷砖 加权 灰度共生矩阵 颜色空间特征 独立特征 分类效果 特征向量 图像分类 重构的 算法 尺度 预处理 构造特征向量 程度计算 分配权重 滤波算法 提取特征 特征量 向量机 度量 方差 向量 重构 筛选 图像 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波包分解选择系数加权重构的瓷砖图像分类算法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取瓷砖图像，提取瓷砖图像的颜色空间特征；S2.利用导向滤波算法对瓷砖图像进行预处理；S3.根据瓷砖图像提取灰度共生矩阵参数作为特征向量；S4.对瓷砖图像进行小波包分解，提取每个频带的能量作为特征量；S5.计算小波包分解重构系数，提取特征向量的方差，筛选得到前频率成分；S6.根据频率成分重要程度计算度量系数，通过分配权重构造特征向量；S7.使用SVM向量机对所述步骤S1的颜色空间特征、步骤S3的灰度共生矩阵参数和步骤S6的特征向量进行分类。
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