文献类型：期刊文章

作　　者：陈英[1,2] 杨丰玉[1] 符祥[1]

机构地区：[1]南昌航空大学软件学院,江西南昌330063 [2]吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春130012

出　　处：《传感器与微系统》

基　　金：航空科学基金资助项目(2010ZC56006);江西省教育厅科技计划资助项目(GJJ10189)

年　　份：2012

卷　　号：31

期　　号：9

起止页码：60-63

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD2011_2012、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：图像分割是计算机视觉领域的研究热点。灰度共生矩阵是图像灰度的二阶统计度量,反映了纹理图像灰度在方向、局部邻域和变化幅度的综合信息,以能量、对比度、熵、差方差和差熵作为纹理图像的特征,利用支持向量机(SVM)对这些特征进行训练和分类,以达到纹理图像分割的目的。详细说明了纹理图像的分割过程,同时分析了不同参数情况下对分割精度的影响。针对Brodatz纹理库的实验结果表明:该方法具有较好的分割效果。

关 键 词：支持向量机 灰度共生矩阵 纹理特征提取 图像分割

分 类 号：TP391]