基于多特征提取和SVM分类器的纹理图像分类

被引：34

作者：

唐银凤 ^{[1
]}

黄志明 ^{[2
]}

黄荣娟 ^{[1
]}

姜佳欣 ^{[1
]}

卢昕 ^{[3
]}

机构：

[1] 武汉大学电子信息学院

[2] 武汉大学国际软件学院

[3] 武汉大学电子信息工程学院信号处理实验室

来源：

计算机应用与软件 | 2011年 / 28卷 / 06期

关键词：

纹理; 分类; 特征提取; 支持向量机; 查找表;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

能够从大量高分辨率遥感图像中识别出各种感兴趣的目标并进行归类,是一种具有广泛应用前景的技术需求。实验以MATLAB为平台,应用Gabor滤波器、高斯马尔柯夫随机场(GMRF)和灰度共生矩阵(GLCM)三种纹理图像特征提取算法对当前广泛应用于纹理图像分类的样本集brodatz光学数据库图像进行特征提取;然后在二分类支持向量机的基础上构造多类分类器的方法,完成了利用支持向量机SVM分类器对光学纹理图像进行分类的两组对比实验;最后通过提出的融合多特征纹理分类生成纹理查找表的方法,在两组对比实验中验证了该文提出的方法能够在Brodatz光学纹理集上得到较好的分类效果。

引用

页码：22 / 25+46 +46

页数：5

共 5 条

[1] 基于灰度共生矩阵的新疆地方性肝包虫CT图像特征提取方法 [J].