文件名称：基于Contourlet变换与SVM的图像分类研究 (2011年)
文件大小：1024KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-09 15:40:58
自然科学 论文
由于Contourlet变换具有多分辨率分析、多方向性、各向异性等特点,能很好地捕捉图像的轮廓特征,利用Contourlet变换系数有利于特征的检测.提出了一种基于Contourlet变换与支持向量机(SVM)的图像分类方法.该方法首先对彩色图像灰度化后进行Contourlet变换,将得到的三层低频分量系数作为图像分类的语义特征,然后利用SVM分类器对图像进行分类.实验结果表明该方法具有较好的分类效果.