基于FABEMD的紋理圖像分類(lèi)算法

基于FABEMD的紋理圖像分類(lèi)算法標(biāo)題：基于FABEMD的紋理圖像分類(lèi)算法摘要：紋理圖像分類(lèi)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，其目標(biāo)是將輸入的圖像分為不同的紋理類(lèi)別。本文提出了一種基于快速自適應(yīng)邊緣保留模糊化熵多尺度分解（FABEMD）的紋理圖像分類(lèi)算法。該算法結(jié)合了多尺度分解和熵特征提取的方法，在保持圖像邊緣信息的同時(shí)，有效地提取紋理特征并進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在紋理圖像分類(lèi)任務(wù)上取得了較好的性能，并且具有較高的魯棒性和處理效率。關(guān)鍵詞：紋理圖像分類(lèi)，多尺度分解，邊緣保留模糊化熵，特征提取，分類(lèi)算法1.引言紋理圖像分類(lèi)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別領(lǐng)域中具有廣泛的應(yīng)用。紋理是表達(dá)物體外觀(guān)和媒體材質(zhì)特征的一種重要屬性。準(zhǔn)確分類(lèi)紋理圖像有助于人類(lèi)對(duì)圖像內(nèi)容的理解以及圖像識(shí)別和檢索等應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)硬件性能的提升和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，紋理圖像分類(lèi)取得了一定的進(jìn)展。然而，當(dāng)前的紋理圖像分類(lèi)算法仍然存在一些問(wèn)題，如特征提取困難、分類(lèi)準(zhǔn)確率不高以及對(duì)圖像變化和干擾較為敏感等。因此，本文提出了一種基于FABEMD的紋理圖像分類(lèi)算法，通過(guò)多尺度分解和熵特征提取的結(jié)合，提高了紋理圖像分類(lèi)的準(zhǔn)確性和魯棒性。2.相關(guān)工作在紋理圖像分類(lèi)領(lǐng)域，已經(jīng)提出了多種不同的方法。其中一種常用的方法是基于統(tǒng)計(jì)特征的紋理分析。該方法通過(guò)提取圖像的統(tǒng)計(jì)屬性，如灰度直方圖、共生矩陣等，來(lái)描述紋理特征。然而，該方法往往無(wú)法捕捉到圖像的局部和全局紋理信息，且對(duì)圖像變化和干擾較為敏感。另一種方法是基于頻域分析的紋理分析。該方法將圖像進(jìn)行傅里葉變換，提取頻域特征，例如能量譜、功率譜等。但是，該方法對(duì)圖像分辨率和光照變化較為敏感，且計(jì)算復(fù)雜度較高。因此，本文提出了一種基于FABEMD的紋理圖像分類(lèi)算法，結(jié)合多尺度分解和邊緣保留模糊化熵特征提取的方法，以彌補(bǔ)現(xiàn)有方法的不足。3.算法框架本文提出的基于FABEMD的紋理圖像分類(lèi)算法主要包括以下步驟：（1）圖像預(yù)處理：對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪、直方圖均衡化等。（2）多尺度分解：將預(yù)處理后的圖像進(jìn)行多尺度分解，得到圖像的高頻和低頻成分。（3）邊緣保留模糊化熵特征提?。簩?duì)低頻成分圖像進(jìn)行邊緣保留模糊化處理，并提取紋理特征。（4）分類(lèi)器訓(xùn)練和分類(lèi)：使用得到的紋理特征訓(xùn)練分類(lèi)器，并用分類(lèi)器對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行分類(lèi)。4.實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析為了驗(yàn)證本文提出的基于FABEMD的紋理圖像分類(lèi)算法的有效性和性能，我們?cè)诠_(kāi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在紋理圖像分類(lèi)任務(wù)上取得了較好的分類(lèi)準(zhǔn)確率。與傳統(tǒng)方法相比，該算法具有較高的魯棒性和處理效率。此外，實(shí)驗(yàn)結(jié)果還表明，多尺度分解和邊緣保留模糊化熵特征提取的結(jié)合對(duì)于紋理圖像分類(lèi)具有重要意義。5.結(jié)論本文提出了一種基于FABEMD的紋理圖像分類(lèi)算法，該算法通過(guò)多尺度分解和邊緣保留模糊化熵特征提取的結(jié)合，在保持圖像邊緣信息的同時(shí)，有效地提取紋理特征并進(jìn)行分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在紋理圖像分類(lèi)任務(wù)上取得了較好的性能，并且具有較高的魯棒性和處理效率。未來(lái)的研究方向可以進(jìn)一步改進(jìn)算法的特征提取和分類(lèi)器設(shè)計(jì)，提高紋理圖像分類(lèi)的準(zhǔn)確性和魯棒性。參考文獻(xiàn)：[1]ZhangZ,JingjiL,HuiZ,etal.Asimpletextureclassificationalgorithmbasedonmulti-scalewavelettransform[J].InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,2002,16(07):745-761.[2]DingY,ZhaoQ,WangW.AtexturefeatureextractionmethodbasedonFastICAalgorithm[J].JournalofSystemsEngineeringandElectronics,2006,17(4):827-831.[3]LiZ,ZhouF.Textureimagesegmentationusingafastadaptivealgorithm[C]//Proceedings1997InternationalConferenceonImageProcessing.IEEE,1997,2:714-717.[4]FengZ,JiangM,ZhouY,etal.Textureclassificationusingartificialrandomtexturedynamicsand