【摘 要】
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纹理几乎是所有图像的固有特性,任何图像都可以看成是一种或是多种纹理的结合。现在对于纹理图像的分析和分类广泛用于瑕疵定位、景物识别、图像检索、遥感图像分析等多个领
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纹理几乎是所有图像的固有特性,任何图像都可以看成是一种或是多种纹理的结合。现在对于纹理图像的分析和分类广泛用于瑕疵定位、景物识别、图像检索、遥感图像分析等多个领域。本文针对纹理图像的分类问题,提出了基于马尔科夫随机场模型的特征提取方法,然后加入一些辅助特征,利用BP人工神经网络来进行识别分类的方法。马尔科夫随机场是马尔科夫随机过程在二维参数中的推广。在数学上马尔科夫随机场是可以很好的表达纹理集聚的概率模型,它的统计参数能够表现出邻域像元集合的大小和方向,能够合理的描述出纹理图像的随机特性。在本文中根据纹理图像的特点构建了马尔科夫随机场模型,然后进行参数估计,求取纹理特征参数。应用人工神经网络对纹理参数进行模式分类,这是近几年兴起的模式识别领域的一个新的研究方向。实验结果证明,应用马尔科夫随机场模型提取的特征参数是有效的,人工神经网络模式识别分类方法是可行的。另外,在本文中还添加了一些能够表达纹理特点的纹理特征,主要是从灰度共生矩阵中提取的8个特征参数,以及能够很好表达纹理特征信息的纹理分形维数。实验证明,这些辅助特征对于纹理图像的识别工作能够起到一定的积极作用,提高了识别率。
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