利用多进制小波变换和模糊c-均值聚类进行纹理分割  

Texture Segmentation with M-band Wavelet Transform and Fuzzy C-Means Clustering

作　　者：李峰[1] 蔡碧野[2] 陈志坚[2] 

机构地区：[1]长沙电力学院现代教育技术中心，长沙410077 中山大学科学计算与计算机应用系，广州510275 [2]长沙电力学院现代教育技术中心，长沙410077

出　　处：《计算机工程与应用》2003年第20期45-47,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金重点项目资助(编号:69735020);国家自然科学基金项目资助(编号:60172067)

摘　　要：提出了一种基于多进制小波变换的多纹理特征提取方法,通过对小波系数的标准差作为纹理测度以生成特征向量,利用模糊c-均值聚类算法进行纹理分割,获得了较好的实验结果。A new method applying M-band wavelet transform to extract the muti-texture feature is presented and the feature vectors are calculated through standard difference with wavelet coefficient.Finally,textured image is segmented through fuzzy C-means clustering,and the experiments provide encouraging results.

关 键 词：小波变换 多进制 特征提取 纹理分割 模糊C-均值聚类 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]