一种新的纹理图像特征提取方法

摘要：

　　本文提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换的纹理特征提取方法。首先对纹理图像进行非下采样Contourlet变换，然后提取不同尺度、不同方向上变换系数矩阵的均值和方差作为特征向量，大大降低了特征维数，并利用BP神经网络进行训练和仿真，实现了纹理图像的自动分类。实验结果表明，该方法与小波包变换和改进的LBP纹理算子等方法相比，能取得更好的分类效果。

关键词： 图像处理 纹理特征提取 非下采样Contourlet变换 纹理分类 小波包变换

作者: Liu Mingxia 刘明霞 Hou Yingkun 侯迎坤 Guo Xiaochun 郭小春 Zhang Yan 张燕 Yang Deyun 杨德运

作者单位: Department of Information Science and Technology, TaiShan College, TaiAn 271000, China 泰山学院信息科学技术学院 山东泰安271000 Department of Information Science and Technology, TaiShan College, TaiAn 271000, China;Department of 泰山学院信息科学技术学院 山东泰安271000;南京理工大学计算机科学与技术学院 江苏南京 210094 Environmental Protection Agency of Daiyue District,TaiAn 271000,China, China 泰安市岱岳区环境保护局 山东泰安271000

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届智能CAD与数字娱乐学术会议

会议地点: 山东泰安

会议语种:中文

页码: 55-57

在线出版日期: 2009-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）