基于雙譜切片的紋理圖像識(shí)別研究.pdf

1、紋理識(shí)別作為紋理分析的一個(gè)重要分支,在工業(yè)自動(dòng)化、醫(yī)學(xué)圖像分析、文件處理、生物信息學(xué)等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。紋理是圖像的一種非常重要的屬性,它是圖像中特征值強(qiáng)度的某種局部重復(fù)模式的宏觀表現(xiàn)。然而,對(duì)于自然紋理圖像來說,這種重復(fù)模式往往是復(fù)雜的和近似的,難以用語(yǔ)言描述進(jìn)行描述。而且紋理圖像不同于一般圖像,其特殊性在于每一幅紋理圖像都有很豐富的細(xì)節(jié),且同一類紋理具有很多相似的統(tǒng)計(jì)特性,因此比較適合于統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法。
　　 目前,統(tǒng)計(jì)識(shí)別方

2、法在紋理分析中占有主導(dǎo)地位,已有的方法主要用到了圖像的一階、二階統(tǒng)計(jì)量。但是低階統(tǒng)計(jì)量只包含圖像信號(hào)的幅度信息,忽略了它的相位信息。但是,信號(hào)的相位信息是非常重要的,僅僅利用圖像信號(hào)的相位就可以達(dá)到對(duì)圖像的完全重構(gòu)。因此,對(duì)于不同的紋理圖像可能具有相同二階統(tǒng)計(jì)特性的情況,僅使用圖像信號(hào)的幅度信息顯然是不夠的,還需要進(jìn)一步考慮它的相位信息。相比一階和二階統(tǒng)計(jì)量,高階統(tǒng)計(jì)量可以描述三個(gè)或三個(gè)以上像素之間的空間聯(lián)系。最常用到的高階統(tǒng)計(jì)量是三階

3、累積量和雙譜,由于實(shí)際中存在各種噪聲,為了使所提取的特征具有一定的抗噪性能,因此文中選擇雙譜來提取紋理特征。
　　 本文針對(duì)不同的紋理圖像可能具有相同的二階統(tǒng)計(jì)特性,以及基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)識(shí)別方法的局限性,為了既能得到紋理圖像的幅度信息又能得到它的相位信息,對(duì)高階統(tǒng)計(jì)量中的雙譜分析進(jìn)行了深入的研究。因此,本文首先使用雙譜切片提取圖像的紋理特征,然后利用基于彈性BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器。最后通過仿真結(jié)果證明了此實(shí)驗(yàn)方案的可行性和有效