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提出一种基于纹理的木材显微细胞图像分类算法.通过非下采样的Contourlet变换模极值密度提取图像纹理特征,并采用K近邻分类方法进行分类,实现对木材显微细胞图像的分类.实验结果表明:平均识别正确率在85%以上.提出的方法能有效地实现对木材显微细胞图像的分类.
新的木材显微细胞图像分类识别方法
【摘 要】
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提出一种基于纹理的木材显微细胞图像分类算法.通过非下采样的Contourlet变换模极值密度提取图像纹理特征,并采用K近邻分类方法进行分类,实现对木材显微细胞图像的分类.实验
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2004年期
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