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基于统计方法和视觉感知机制,提出一种新型的纹理特征——独立纹元矩.首先通过独立成分分析方法从图像集中学习得到独立纹元滤波器,该滤波器表现出与图像集的良好相关性;然后利用独立纹元滤波器对纹理图像进行滤波分解,抽取滤波系数的一阶矩和二阶矩组成图像的纹理特征向量.在Brodatz纹理库中的实验结果表明,独立纹元矩特征的查准率和查全率比Gabor提高了6%,达到79.27%,而且在特征向量维度相同的条件下,独立纹元矩抽取的速度比Gabor快2个数量级.