王佳奕
- 作品数：2 被引量：15H指数：2
- 供职机构：中国海洋大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Contourlet变换和支持向量机的纹理识别方法被引量：13
- 2013年
- 针对变换域中图像纹理识别时如何选择最佳特征向量的问题,利用Contourlet变换的多方向、多尺度选择性和各向异性,将图像从空间域变换到频率域,全面地提取了Contourlet变换分解后低频子带、中频子带和高频子带的特征,输入支持向量机(SVM)分类器进行分类识别。利用Brodatz纹理库进行仿真实验,实验结果表明低频均值方差和高频能量作为组合特征时识别准确率可达98.75%,且特征向量维数少,是在Contourlet变换下表示图像纹理的最优特征。
- 王佳奕葛玉荣
- 关键词：CONTOURLET变换纹理识别支持向量机
- 基于NSCT和SVM的脑MRI医学图像识别被引量：2
- 2014年
- 利用NSCT变换具有多尺度和平移不变性,能够稀疏地表示纹理图像的特点,将具有丰富纹理信息的人体脑部核磁共振(MR)图像,从空间域变换到频率域表示。提取变换后表征图像特性的低频子带均值、方差及高频16个方向子带能量作为特征向量,输入SVM分类器进行分类识别。实验结果表明该方法对非病变脑部MR图像识别准确率达到100%,病变脑部MR图像的识别率达到90.90%,综合识别率达到95.45%。且该方法提取的特征维数少,识别速度快,识别率高,能够快速区分病变与非病变脑部MR图像。
- 徐楠楠葛玉荣王佳奕
- 关键词：NSCT纹理特征
