基于非下采样Contourlet变换和SVM的纹理图像分割算法

摘要

提出一种基于非下采样Contourlet变换和支持向量机的纹理图像分割算法。利用非下采样Contourlet变换的多尺度、多方向性对纹理图像进行分解，提取图像的纹理特征；然后使用k近邻分类算法对采样后的特征图像分类，并训练支持向量机；最后用支持向量机对整个特征图像进行分割。通过对三幅合成纹理图像进行分割实验并与其他分割方法对比结果表明，提出方法对纹理图像分割的正确率均在98%以上，能够很好地对纹理进行分割.