离散傅里叶变换和组合能量熵的纹理图像分析  

Texture Image Analysis Based on Discrete Fourier Transform and Permutation Entropy

作　　者：罗元俊[1] 叶雪梅[1] 范青刚[1] 

机构地区：[1]第二炮兵工程学院401教研室,陕西西安710025

出　　处：《电子科技》2011年第1期9-11,共3页Electronic Science and Technology

摘　　要：鉴于纹理特征对于图像分类的良好性能,提出了结合离散傅里叶变换和排列组合熵的纹理特征分析方法。利用主成分分析方法对特征向量进行降维,再采用支持向量机方法对纹理图像进行分类,取得了较好的效果。As the texture feature output has superior performance in image classification, a method based on discrete Fourier transform and permutation entropy is proposed. The method of principal components analysis is a- dopted to reduce the dimension of the eigenvector. The Support Vector Machine （SVM） is used to classify the texture image. The results show the methods perform well in texture image classification.

关 键 词：离散傅里叶变换 排列组合熵 主成分分析 支持向量机 纹理图像 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]