首页> 外文会议>Higher-Order Statistics, 1999. Proceedings of the IEEE Signal Processing Workshop on >Statistical texture image classification using two-dimensionalnonminimum-phase Fourier series based model
【24h】

Statistical texture image classification using two-dimensionalnonminimum-phase Fourier series based model

机译:使用二维统计纹理图像分类基于非最小相位傅立叶级数的模型

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摘要

Using the 2-D extension of Chi's real 1-D parametricnonminimum-phase Fourier series based model (FSBM) for or as anapproximation to any arbitrary nonminimum-phase linear time-invariant(LTI) systems, we propose a system identification algorithm for 2-Dnonminimum-phase linear shift-invariant (LSI) systems supported by somesimulation results. The estimated 2-D FSBM parameters and second- andhigher-order statistics obtained using the proposed algorithm constituteeffective features for texture image classification supported by someexperimental results
机译:使用Chi的真实1D参数的2D扩展 基于非最小相位傅立叶级数的模型(FSBM) 近似于任意非最小相位线性时不变 (LTI)系统,我们提出了一种用于二维的系统识别算法 一些人支持的非最小相位线性位移不变(LSI)系统 仿真结果。估计的2-D FSBM参数以及第二和第二 使用提出的算法获得的高阶统计量构成 一些支持纹理图像分类的有效功能 实验结果

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