对偶树复小波变换域的图像纹理特征提取及分类

摘要：

本文提出了用Gamma分布和Lognormal分布描述对偶树复小波变换(DT-CWT)双系数的模，采用Gamma分布参数和Lognormal分布参数作为纹理图像的特征，基于相似性度量实现纹理图像分类的方法。实验结果表明，该方法是切实有效的，分类结果要优于利用对偶树复小波变换复系数的能量特征进行分类的结果，能极大地提高纹理图像的识别分类能力。

关键词： 对偶树复小波变换 Gamma分布 Lognormal分布 特征提取 纹理图像分类

作者: 高卫平 汪西莉

作者单位: 陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安,710062

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届全国信号与信息处理联合学术会议

会议地点: 大连

会议语种:中文

页码: 176-178

在线出版日期: 2007-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）