基于小波概率神经网络的彩色纹理识别  

Color Texture Recognition Based on Wavelet Probabilistic Neural Network

作　　者：肖淑苹[1] 杨建雄[2] 陈一栋[3] 

机构地区：[1]广州工商职业技术学院,广东广州510850 [2]中国人民银行榆林中心支行,陕西榆林719000 [3]武警杭州指挥学院,浙江杭州310023

出　　处：《微电子学与计算机》2010年第6期28-31,共4页Microelectronics & Computer

摘　　要：提出了一种将颜色信息融入到纹理识别中的新方法——基于小波概率神经网络的彩色纹理识别.首先将RGB彩色纹理图像转化为HSV彩色模型,用小波变换(WT)进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征,然后使用概率神经网络对测试样本进行分类识别.实验结果证明,该方法的识别效果比较好.This paper puts forward to an algorithm for recognizing color textures based on wavelet probabilistic neuralnetwork.At first,The RGB color texture image is converted into HSV,extract features on the color texture image on the basis of tree-structured,then uses PNN to classify the different texture images.Experiment is conducted on different texture images.Compared to the literature[1],the effect of our method for texture recognition is obvious excelled it.

关 键 词：纹理 小波变换 概率神经网络(PNN) 小波概率神经网络(WPNN) 纹理识别 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]