基于Curvelet变换的荻草细胞图像分割

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利用快速离散Curvelet变换,对Curvelet域中各层子带采用结合灰度共生矩阵的方法来提取特征向量,选用支持向量机方法对荻草细胞图像进行纹理分割,进而获取荻草细胞中的纤维素向量数据。分割实验结果表明:采用"角二阶矩"、"对比度"、"相关性"和"熵"这四维统计量计算图像变换域中子带系数共生矩阵是有效的,据此对荻草细胞图像进行纹理分割是可行的;与基于灰度共生矩阵的荻草图像分割方法的分割结果相比,新方法缩短了运行时间,分割准确率也得到了提高。
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