基于支持向量机的纹理图像分类算法

研究纹理图像的分类问题,纹理特征提取和分类器设计是决定分类正确率高低的关键。由于库存图像较多,且质量受到噪声影响,使图像特征提取比较困难。针对传统特征提取和分类算法分类正确率不高的难题,提出一种基于支持向量机的纹理图像分类算法。首先采用Gabor滤波器对纹理特征进行提取,采用主成分分析对提取后的特征进行选择,最后采用支持向量机进行纹理图像的分类。采用Brodatz纹理库进行测试实验,实验结果表明,支持向量机分类算法提高了纹理图像的分类正确率,降低了误分率和拒分率,且分类速度加快,适用于更为复杂的纹理分类,为图像提取提供了参考。     

基于SVM算法和纹理特征提取的遥感图像分类

遥感图像分类是遥感图像处理领域中的一个重要的研究方向,传统的遥感图像分类方法根据像素值进行分类,忽视了遥感影像中丰富的纹理特征信息.小波分析通过引入宽度可变的窗口,可以同时对信号的局部信息进行频率域和时间域的变换.小波分析算法可以有效地提取出图像中的纹理特征信息.支持向量机算法是20世纪90年代提出的一种新的机器学习算法,通常被用来进行模式识别和分类.结合小波纹理提取算法,利用支持向量机进行遥感图像分类.研究结果表明,结合纹理特征的支持向量机分类的效果优于直接对灰度图像进行分类.     

基于决策树SVM分类器的感兴趣区域定位方法

感兴趣区域定位是提取目标特征,进行目标识别与跟踪等后续处理的重要基础.由于大尺寸遥感图像的光谱特性和目标形状均很复杂,通常采用的基于光谱特征的分割方法和基于边缘的区域生长技术不合适,从模式分类角度考虑遥感图像中感兴趣区域快速定位问题,提出一种基于决策二叉树支持向量机的纹理分类方法,将分类器分布在各个结点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量.在SPOT图像上的实验结果表明,该方法实现感兴趣区域的快速定位有较高的分类正确率.     

基于SVM的室外场景图像的景物识别

关于图像识别优化问题,针对在图像的处理中颜色、纹理等单一特征不能全面描述图像的问题,为了精确识别目标图像,提出一种颜色特征和纹理特征相结合的方法.采用基于RGB空间的颜色直方图和基于多通道Gabor滤波器分别对颜色特征和纹理特征进行提取,并对颜色与纹理特征进行外部归一化得到组合特征,并应用支持向量机法(SVM)对组合特征样本训练分类.实验结果表明,改进方法可以克服用单一特征分析图像的片面性,同时提取了理想的图像结构和光谱特性,可以在图像目标的识别和分类中取得较好的效果.     

EMD-SVM在纹理图像识别中的应用

为了提高纹理图像识别的准确率,提出了一种经验模式分解和支持向量机（EMD-SVM）在纹理图像识别中的应用。首先采用经验模式分解对原始信号进行分解,得到一组固有模式函数;然后采用固有模式函数和残差之和构建特征子集,并用支持向量机对不同的特征进行纹理分类识别;最后对不同的自然纹理图像进行实验,并将结果与小波变换和支持向量机的纹理图像识别做了比较。实验结果表明, EMD-SVM的纹理图像识别率和识别精度高于小波变换和支持向量机的纹理图像识别。     

支持向量机在核磁共振脑组织图像分割中的应用

在医学图像分析中,脑组织图像分割有着重要的研究与应用价值。采用支持向量机方法对核磁共振脑图像进行研究。传统的支持向量机方法在图像分割中一般选用方形的区域,用该区域的像素灰度和纹理特征作为支持向量的训练样本,对图像进行提取和分析,得到分类结果。提出了一种新型的研究区域,在该区域上提取训练样本,对核磁共振脑图像进行分类。分类结果显示用新型区域做的图像分割提高了正确率。     

基于复小波和支持向量机的纹理分类法*

针对图像纹理分类问题,提出了一种将二元树复小波变换与支持向量机相结合的分类方法,通过二元树复小波变换对纹理图像进行四层分解,提取各子频带小波系数模的均值和标准方差组成特征向量,利用支持向量机作为分类器实现纹理图像分类。对20类Brodatz纹理图像的分类实验表明,提出的方法具有较高的分类精度,在有限训练样本的情况下比传统的分类算法平均正确率有10%左右的提高,体现了该方法的有效性和良好的泛化能力。     

基于多特征和支持向量机的风景图像分类

本文提出了一种基于多特征和支持向量机的风景图像分类方法.首先,通过深入分析风景图像在视觉内容上的显著特点,利用融合颜色、纹理和形状等多种特征的方式来描述图像;其次,采用一种加权主成分方法对提取的高维图像特征进行有效降维;最后,运用基于支持向量机的分类器对图像进行分类.经试验验证,本文中提出的方法对风景图像有较好的分类效果.     

基于支持向量机和纹理特征的人脸识别

提出了一种基于支持向量机和纹理特征的识别方法及框架模型。即在研究支持向量机理论的基础上,采用支持向量机的分类算法实现人脸识别系统的训练和测试,并将图像的纹理特征技术应用于人脸识别的预处理中。实验表明支持向量机和纹理特征相结合可以获得较好的识别率。     

结合导向滤波和最大概率的高光谱图像分类

针对利用滤波器提取高光谱图像的空间特征辅助光谱信息来提高高光谱图像分类精度的不足,提出导向滤波提取的空间纹理信息和最大概率结合的高光谱图像分类算法(SGD-SVM-GD)。鉴于空间纹理信息挖掘不足,该方法首先利用导向滤波提取由主成分分析降维后的高光谱图像空间纹理特征,然后将空间信息与光谱信息结合,交由支持向量机完成分类得到初始分类结果,最后结合导向滤波和概率最大化优化分类结果。实验表明,相比单纯使用光谱信息、纯空间信息和空谱结合的SVM分类方法以及边缘保持滤波的方法,所提出的SGDSVM-GD方法对高光谱图像的分类精度有较大提高,表明了该方法的有效性。