Gabor滤波器和ICA支持的无监督纹理分割

被引:4
作者
向世明
刘国翌
陈睿
李华
机构
[1] 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
[2] 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室 北京
[3] 北京
基金
国家科技攻关计划;
关键词
无监督纹理分割; Gabor滤波器; 独立分量分析; 主分量分析; 特征整合;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号
0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;
摘要
纹理分割已经取得了很大的进展 ,但仍然缺乏一个轻便的解决方案 建立了一个无监督纹理分割框架 ,其核心是将Gabor滤波器所提取的特征视为统计量 ,用独立分量分析 (ICA)整合特征 ,并用独立分量作为新的纹理特征 ,避开了Gabor滤波器参数选择的难题 实验结果表明 ,ICA比主分量分析更利于纹理特征重整 采用该方法对大多数自然纹理能够得到满意的分割结果
引用
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页码:284 / 289+296 +296
页数:7
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