基于树型小波变换和Hopfield神经网络的纹理图像分割  

Texture Image Segmentation Based on Tree Structure Wavelet Transformation and Hopfieid Neural Network

作　　者：刘仁金[1] 杨庆[2] 

机构地区：[1]皖西学院物理与电子信息系,安徽六安237012 [2]湖北民族学院信息工程学院,湖北恩施445000

出　　处：《湖北民族学院学报（自然科学版）》2004年第2期62-64,共3页Journal of Hubei Minzu University(Natural Science Edition)

基　　金：江苏省科委资助项目(BK2001137)

摘　　要：纹理分割是图像分析、模式识别、计算机视觉等领域的基础,也是个经典难题.采用树型小波变换方法提取纹理图像特征,并采用Hopfield神经网络进行象素聚类,从而实现对纹理图像的分割,实验结果表明该方法是有效的.Texture image segmentation is foundation of image analysis, model recognition and computer vision, which is also a classic problem. The texture features are extracted by using tree structure wavelet transformation, and then Hopfield neural network is used to cluster pixels to realize segmentation of the texture images. The experimental results show that the method is effective.

关 键 词：纹理分割 树型小波 HOPFIELD神经网络 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]