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《吉林大学》 2010年
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基于复小波域上广义高斯估计的纹理分类方法

杨魁  
【摘要】: 纹理图像分类的关键在于提取合理有效的纹理特征并选择较好的分类器进行分类.本文尝试应用二元树复小波变换与广义高斯分布估计相结合对纹理图像进行特征提取,应用支持向量机进行分类,并进行数值实验验证了本文方法的有效性.二元树复小波变换不仅保持了传统小波变换良好的时频局部化的分析能力,还具有近似的平移不变性,良好的方向分析能力.因此本文采用二元树复小波变换(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,简称DT-CWT)对纹理图像进行处理,得到二元树复小波系数.因小波系数的直方图服从广义高斯分布[28],所以本文应用广义高斯分布对得到的二元树复小波系数模的直方图进行极大似然估计.将得到的参数作为纹理的特征.应用支持向量机做分类器,得到了较好的分类效果.同时与现有的一些方法比较表明本文的纹理图像分类方法具有较高的正确识别率.
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP391.41

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【参考文献】
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【共引文献】
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