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基于分數(shù)布朗運動和概率神經(jīng)網(wǎng)絡的自然紋理分類

資 源 簡 介


摘要  該文基千自然紋理的分數(shù)布朗運動(FBM) 模型, 引入一種新的分形特征參數(shù)-一分形尺度, 提出計符分形尺度

的截矩線性度 (IAL)  方法.實驗表明,將紋理圖像的分形尺度與分形維數(shù)結(jié)合, 既反映了物理表面分形的尺度范圍又

反映了該尺度范圍內(nèi)的紋理粗糙程度,從而更有效地描述和區(qū)分紋理特征.文中利用紋理圖像在水平、垂直和對角 3 個

方向上的分形尺度和分形維數(shù)作為特征集 , 采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡  (PNN)作為分類器進行自然紋理圖像分類,得到準確的

分類結(jié)果.


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