文献类型：期刊文章

作　　者：张敏[1] 许廷发[2]

机构地区：[1]长春师范学院数理学院,吉林长春130032 [2]中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春130033

出　　处：《物理实验》

基　　金：中国科学院青年创新基金项目 (No :Q0 1H0 1)

年　　份：2004

卷　　号：24

期　　号：4

起止页码：12-15

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、核心刊

摘　　要：给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法 .主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器 ,对图像目标直接进行小波变换 ,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征 ,把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别 .最后 ,进行了一系列的仿真实验 ,结果表明 ,这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征 ,并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性 .在应用于目标识别时 ,神经网络的训练时间减少到 10min ,识别率达到 94 % .

关 键 词：Gabor小波滤波器  纹理特征 目标识别 图像目标 小波变换 变换系数  鲁棒性 GABOR函数

分 类 号：TP391.41]