基于BEMD和LBP提取特征的纹理分类

对于纹理图像的分类,采用二维经验模式分解将图像分解成一系列的固有模态函数(IMF)和残差,并结合局部二值模式(LBP)对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取的方法。为了验证算法的有效性,对自然纹理进行特征提取,并结合支持向量机(SVM)算法对提取的特征向量进行分类,分类精确度达到98%以上。     

基于Gabor小波的频域快速纹理特征提取

针对常用的Gabor小波特征提取方法卷积运算量大、耗时长这一不足,采用了将空间卷积用频域乘积代替,然后直接在频域提取Gabor小波滤波后幅值图像的子带能量作为原图像特征的方法,节省了大量的计算时间,加快了特征提取速度。实验将Gabor小波变换提取的特征应用于纹理图像分类,结果表明,在保证识别率的情况下,在此采用的方法比常用的方法能明显提高识别速度,具有更好的实时性。