基于小波概率神经网络的纹理识别

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随着计算机处理能力的快速提高,彩色图像处理受到人们越来越多的关注。针对现有纹理识别算法计算速度慢,识别精度低等问题,本文提出了一种将颜色信息融人到纹理识别中的新方法——基于小波概率神经网络的彩色纹理识别。首先将RGB彩色纹理图像转化为HSV彩色模型,用小波变换(wT)进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征,然后使用概率神经网络对测试样本进行分类识别。本文对不同的自然纹理图像进行了实验,并将实验结果与文献”0做了比较。实验结果证明,本文方法的识别效果明显优于文献。
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