【摘 要】
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本文通过研究侧扫声纳图像的纹理特征量的提取和分类识别方法,找到了几个具有不错分类效果的特征量组合.在论文中,我们分析了表征图像纹理特性的各种特征量,它们是游程长度分
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本文通过研究侧扫声纳图像的纹理特征量的提取和分类识别方法,找到了几个具有不错分类效果的特征量组合.在论文中,我们分析了表征图像纹理特性的各种特征量,它们是游程长度分析、灰度共生矩阵、纹理能量和分形维.利用大量已知类型的海底沉积物样本,使用K均值分类器对特征量的分类效果进行检验,结果说明单个特征量的分类效果是很有限的;所以我们对特征量进行了两两组合,并且也对它们的分类效果进行检验.实验证明:游程长度矩阵的游程长度分布和基于L5E5模板的纹理能量特征量的组合、灰度共生矩阵的逆差矩和分形维特征量的组合、基于L5E5模板的纹理能量和分形维的组合,这些特征量组合的分类效果无论在正确率上还是抗噪性上都是令人满意的.这些特征量的选取为后面的分类器的设计奠定了基础.
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