【摘 要】
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本文通过深入分析纹理图像的这些特点:图像纹理具有一定的统计特征,但统计特征不等于纹理特征,因纹理仅在一定尺度上才表现出来,提出了一种基于矩和非线性变换的图像纹理特征提取方法.脉冲耦合神经网络(PCNN)作为聚类/分类器,有非常强的自适应聚类和分类能力.本文通过对图像抽样作为训练数据,充分运用PCNN的自适应聚类和分类能力对其纹理特征进行聚类和分类,实现了对纹理图像的有效分割,并讨论了影响分割质量的
【机 构】
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西安电子科技大学,计算机学院,西安,710071;西安电子科技大学,电子工程研究所,西安,710071
【出 处】
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第五届全国“信号与信息处理”联合学术会议暨陕西省生物医学工程学会二〇〇六年学术年会
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本文通过深入分析纹理图像的这些特点:图像纹理具有一定的统计特征,但统计特征不等于纹理特征,因纹理仅在一定尺度上才表现出来,提出了一种基于矩和非线性变换的图像纹理特征提取方法.脉冲耦合神经网络(PCNN)作为聚类/分类器,有非常强的自适应聚类和分类能力.本文通过对图像抽样作为训练数据,充分运用PCNN的自适应聚类和分类能力对其纹理特征进行聚类和分类,实现了对纹理图像的有效分割,并讨论了影响分割质量的主要因素.最后给出了运用这种方法进行纹理分割的实验例子.
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