文件名称：基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割 (2005年)
文件大小：1.52MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-30 16:48:45
自然科学 论文
提出了一种基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割方法。对图像的每个像素，选择一个窗口，计算该窗口内的Zernkie矩，然后通过非线性变换器将得到的矩值转换成纹理特征；选择BP神经网络作为分类器，将图像的每个像素得到的n维特征向量输入BP神经网络进行分类，最后将结果标注在原图像上。和基于Legendre矩的纹理分割结果相比，基于Zernike矩的纹理分割可以降低分割错误率。