基于小波概率神经网络的纹理识别  

Color Texture Recognition Based on Wavelet Probabilistic Neural Network

作　　者：肖淑苹[1] 

机构地区：[1]西安翻译学院工程技术学院,陕西西安710105

出　　处：《西安翻译学院学报》2012年第4期48-51,共4页JOURNAL OF XIAN FANYI UNIVERSITY

摘　　要：随着计算机处理能力的快速提高，彩色图像处理受到人们越来越多的关注。针对现有纹理识别算法计算速度慢，识别精度低等问题，本文提出了一种将颜色信息融人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。本文对不同的自然纹理图像进行了实验，并将实验结果与文献”0做了比较。实验结果证明，本文方法的识别效果明显优于文献。This paper puts forward an algorithm for recognizing color textures based on wavelet probabilistic neural network. At first, The RGB color texture image is converted into HSV, extracts features on the color texture image on the basis of tree-structure, then uses PNN to classify the different texture images. Experiments are conducted on different texture images. Comparect with the literature, the effect of our method for texture recognilion is roach better.

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]