旋转不变纹理分类研究及实现

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该文提出了一种新的旋转不变纹理分类方法——基于灰度-梯度共生(GGC)/环形Gabor滤波(CGF)联合分类法.该方法将基于灰度-梯度共生的旋转不变纹理分类和基于环形Gabor滤波的旋转不变纹理分类方法结合.该文首先实现了基于灰度-梯度共生的纹理分类,该方法将统计分析方法中的灰度直方图与边缘方向直方图结合起来.为了得到旋转不变纹理度量,采用高斯拉普拉斯算子作为梯度算子来得到梯度图像,实验结果表明了该分类方法的有效性.其次,研究了传统的Gabor滤波器,将传统的Gabor滤波器进行了改进,得到了环形Gabor滤波器,提出了基于环形Gabor滤波的旋转不变纹理分类方法,并给出了参数选择方法.在纹理分类过程中,提出了基于信息增益的特征选择算法,并采用最小距离分类器进行分类,用马氏距离计算待分类样本与训练得到的样本模型之间的距离.在Brodatz图片集上进行了实验分析和测试,实验结果表明基于环形Gabor滤波的旋转不变纹理分类方法在分类精度上优于基于灰度梯度共生矩阵方法,而GGC/CGF联合分类法性能最优.
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