基于NSCT和Brushlet的紋理圖像分類.pdf_第1頁(yè)
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1、對(duì)于分段光滑的一維信號(hào),小波提供了簡(jiǎn)單有效的表示方法,在高維情況下,小波變換并不是最優(yōu)的函數(shù)表示方法。多尺度幾何分析發(fā)展的目的和動(dòng)力正是要致力于發(fā)展一種新的高維函數(shù)的最優(yōu)表示方法。
　　 非下采樣Contourlet變換(NSCT)繼承了Contourlet變換的多尺度、多方向的性質(zhì),還具有平移不變性質(zhì),且引入更多的冗余信息和有效的方向分解。本文把基于NSCT的方法用于Brodatz紋理庫(kù)的紋理圖像分類中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于NSC

2、T的方法在均勻和非均勻紋理圖像分類中的有效性。
　　 Brushlet變換已經(jīng)成功應(yīng)用于圖像中紋理區(qū)域的壓縮、去噪、分類等領(lǐng)域。在紋理圖像分類中單一使用Brushlet變換效果并不理想,但Brushlet變換提取的特征與NSCT提取的特征有很好的互補(bǔ)性。結(jié)合NSCT和Bmshlet變換提取的特征,提出一種基于NSCT和Brushlet相結(jié)合的方法,把它用于Brodatz紋理庫(kù)的紋理圖像分類中。對(duì)于均勻紋理圖像分類,實(shí)驗(yàn)證實(shí)該方法

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