基于BEMD和LBP提取特征的纹理分类

被引：4

作者：

陈露 ^{[1
]}

李秀秀 ^{[1
]}

林怡茂 ^{[1
]}

杨涛 ^{[2
]}

机构：

[1] 华南师范大学物理与电信工程学院

[2] 广西大学电气工程学院

来源：

计算机应用与软件 | 2012年 / 29卷 / 09期

关键词：

二维经验模态分解; 局部二值模式; 特征提取; 支持向量机; 纹理分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

对于纹理图像的分类,采用二维经验模式分解将图像分解成一系列的固有模态函数(IMF)和残差,并结合局部二值模式(LBP)对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取的方法。为了验证算法的有效性,对自然纹理进行特征提取,并结合支持向量机(SVM)算法对提取的特征向量进行分类,分类精确度达到98%以上。

引用

页码：243 / 245+264 +264

页数：4

共 22 条

[1]

The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear non-stationary time series analysis. Huang N E,Shen Z,Long S R,et al. Proceedings of the Royal Society of London,Series A . 1998

[2] SUPPORT-VECTOR NETWORKS [J].