【摘 要】
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本文提出了一种基于小波框架和包络检测算法及两点相关函数的纹理特征提取方法.小波包框架变换是小波变换的推广,它继承了小波变换适合于处理非平稳信号的特点,又克服了小波
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本文提出了一种基于小波框架和包络检测算法及两点相关函数的纹理特征提取方法.小波包框架变换是小波变换的推广,它继承了小波变换适合于处理非平稳信号的特点,又克服了小波变换只能对信号的低频成分用进一步细分的缺点.由于大量的纹理可以被看作是主要频率位于中频带的准周期信号,因此小波包框架变换较小波变换更能有效地提取图象中的纹理信息.同时,它又是一种冗余的变换,具有位移不变的特性,这在图象纹理特征的提取过程中是非常有用的.通过对图象进行小波包框架变换,我们可以得到图中纹理在不同尺度空间(频段)的映射.由这些映射值,图象中的每一点就可以得到一特征矢量.这样,图象的分割问题就变为多维矢量的聚类问题.包络检测算法保证了同一纹理区域内的点有类似的特征矢量,而两点相关函数保证了当图象中含有小面积的纹理时也能被检测出来.最后,结合K-means聚类算法和平滑滤波算法,形成了一套完整的纹理分割方法.通过对大量Brodatz纹理库中的纹理进行分割的实验表明,该方法能达到非常好的分割效果.
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