基于二维EMD的纹理分类方法  

Texture classification based on bidimensional empirical mode decomposition

作　　者：单树民[1] 胡佳宁[1] 李峰[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙410076

出　　处：《计算机工程与设计》2007年第23期5800-5801,5804,共3页Computer Engineering and Design

基　　金：湖南省自然科学基金项目(05JJ30123);湖南省教育厅科学研究基金项目(05C246)

摘　　要：在纹理图像的二维经验模式分解的筛分过程中,使用Delaunay三角形网格和三次多项式插值来构造筛分过程的包络,然后提取样本的每个内蕴模函数中过零点数目以及极值处振幅的均值作为特征向量来进行训练,根据训练得到的样本特征数据库对纹理图像进行分类。实验证明,使用所选取的特征对纹理图像进行分类的方法是可行的。A method in which texture image is decomposed into several IMFs by BEMD and classified is presented. Delaunay triangulation and piecewise cubic polynomial is chose for interpolation to make sifting efficient. Then the number of zero-crossing and means of the amplitude in each IMFs are chose to classify the textures. The euclidean distance is used in classification. The experimental results indicate that the features which are chose are fit for texture classification and the method proposed is efficient.

关 键 词：二维经验模式分解 内蕴模函数 纹理分类 纹理图像 训练方法 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]