基于小波高阶统计量和最小分类错误概率的纹理分类算法研究

作者：殷保忠

来源：其他, 2007.

• 纹理分类
• 无抽样小波变换
• 高阶统计量
• 最小分类错误 Texture Classification
• Undecimated wavelet transform
• higher-order statistics
• Minimum classification error

纹理图像是由紧密交织在一起的基元组成的某种结构，具有局部的不变规则和整体的规律性。纹理分类是计算机视觉研究领域的一个基础性问题，有着重要的研究意义，其研究成果在图像分割、图像检索、模式识别、机器视觉等领域中都有重要的应用。 纹理图像的一个本质特性是具有超高斯概率密度分布；另外，当选取小波变换作为纹理变换的算法时，图像的小波表达具有非高斯分布特征。在特征选取方面，目前大家用的最多的是二阶统计量(如方差)。但是二阶统计量本质上是无法全面描述非高斯特征的。为了解决这一问题，本研究中，我们选取高阶统计量，如偏态系数(skewness)和尖态系数(kurtosis)作为描述...