基于分形理论和Kohonen神经网络的纹理图像分割方法

被引：11

作者：

李厚强

刘政凯

林峰

不详

机构：

[1] 中国科学技术大学电子工程与信息科学系信息处理中心!合肥

[2] 中国科学技术大学电子工程与信息科学系信息处理中心!合肥

来源：

关键词：

纹理; 分形; 多重分形; 分数维; Kohonen神经网络;

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：

分形理论作为描述自然现象的一种模型，受到人们越来越多的重视。该文提出采用分形维数和多重分形广义维数谱q－D（q）作为纹理特征，采用自组织神经网络Kohonen网络作为分类器的图象分割方法。通过对纹理图象的分割实验，结果令人满意，证实该方法的有效性。

引用

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