基于支撐向量機的紋理分類.pdf

1、紋理在日常生活中隨處可見，而在圖像處理的范疇，有關(guān)紋理分類的研究也顯得至關(guān)重要。紋理分類實際上包括兩方面的工作：紋理特征提取以及建立合適的分類器。關(guān)于特征提取方面，已經(jīng)有了很多比較成熟的方法；對于分類器方面，可用的工具也是多種多樣。
　　 本文在已有研究的基礎(chǔ)上對紋理分類問題做了進(jìn)一步的探討：
　　 (1)系統(tǒng)的闡述了支撐向量機的基本思想與實現(xiàn)方法，在此基礎(chǔ)上介紹了最小二乘支撐向量機的相關(guān)知識，本文所有的分類實驗都是運用

2、最小二乘支撐向量機來實現(xiàn)的；
　　 (2)不變特征的識別問題是多年來研究的重點。本文既包括對現(xiàn)有研究的歸納總結(jié)，也有針對仿射不變性提出的新的算法。首先進(jìn)行仿射到平移的轉(zhuǎn)換，然后利用雙數(shù)復(fù)小波變換來提取特征量。實驗結(jié)果表明，本文所提算法達(dá)到了很好的分類效果；
　　 (3)小波分析是近年來分析圖像的強有力工具，本文在對小波分析做了大概介紹之后，主要工作放在了后小波方面。展現(xiàn)它們在紋理分類方面的優(yōu)勢與不足，并利用基于輪廓波變換