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基于离散平稳小波和非下采样方向滤波器组的纹理分类被引量：1: 2009年; 结合小波变换的多尺度性和Contourlet变换的多方向性,提出了一种新的基于离散平稳小波变换和无下采样方向滤波器组(stationarywavelet transform and nonsubsampled directional filter banks,SWT-NSDFB)的纹理分类方法,采用具有平移不变性的离散平稳小波先进行多尺度分解;然后对每层分解得到的高频子带采用非下采样方向滤波器组进行多方向分解,再计算低频子带和各层方向子带的能量作为纹理特征;最后用支持向量机实现纹理分类。实验结果表明,该方法有效地提高了纹理分类的正确率,而且在小样本情况下,依然可以得到较好的结果。; 谢建辉谢松法; 关键词：特征提取纹理分类支持向量机

纹理特征提取与分类研究: 纹理是图像中非常重要的特征，它为图像识别和理解提供了大量的信息。早期的纹理分析方法都是建立在单一尺度上，而小波分析是一种新兴的多分辨率分析方法，它所具有的时频局部化能力，使得它更适合于图像的处理。支持向量机是一种通用学习...; 谢建辉; 关键词：特征提取支持向量机图像识别纹理图像; 文献传递

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谢建辉