【摘 要】
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由于Contourlet变换在分解过程中使用拉普拉斯金字塔分解产生数据冗余,提出一种基于非冗余小波-Contourlet变换（WBCT）系数重组的特征提取方案。该方法充分利用了WBCT变换系数的
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由于Contourlet变换在分解过程中使用拉普拉斯金字塔分解产生数据冗余,提出一种基于非冗余小波-Contourlet变换（WBCT）系数重组的特征提取方案。该方法充分利用了WBCT变换系数的位置相关性,并克服Contourlet变换的数据冗余,并能捕捉方向细节信息。实验结果表明,该方法分类效果好,算法优越性明显,提出的系数重组方案对于纹理特征提取有很高的实用价值。
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