文献类型：期刊文章

作　　者：刘明霞[1] 侯迎坤[1,2] 郭小春[1] 张燕[3] 杨德运[1]

机构地区：[1]泰山学院信息科学技术学院,山东泰安271021 [2]南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094 [3]泰安市岱岳区环境保护局,山东泰安271000

出　　处：《计算机应用》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60872161);泰山学院科研基金计划项目(Y06-2-16)

年　　份：2009

卷　　号：29

期　　号：12

起止页码：3434-3436

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：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,与小波包变换和改进的LBP纹理算子等方法相比,该方法能取得更好的分类效果。

关 键 词：非下采样CONTOURLET变换 纹理分类 小波包变换 局部二值模式

分 类 号：TP391]