基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割  

Texture segmentation based on Zernike moment and BP neural network

作　　者：李海啸[1] 姜璐[1] 舒华忠[1] 

机构地区：[1]东南大学影像科学与技术实验室,南京210096

出　　处：《东南大学学报（自然科学版）》2005年第2期199-201,共3页Journal of Southeast University：Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60272045)

摘　　要：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.A texture segmentation algorithm based on Zernike moment and BP neural network is presented. The Zernike moments in small local windows of each pixel in the image are computed first and a nonlinear transducer is used to map the moments to texture features which are then input to BP neural network for classifying. Compared with the segmentation results based on Legendre moment, the Zernike moment based algorithm can reduce the error rates.

关 键 词：ZERNIKE矩 BP神经网络 纹理分割 纹理分析 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]