基于多特征多分类器融合的图像纹理分类

摘要

论文提出了一种新的基于多特征多分类器融合的图像纹理分割方法.该方法结合Log-Gabor滤波方法对于规则纹理识别的高分辨性和DCT方法在纹理识别上的稳定性,对两种图像滤波特征分别用模糊c-均值方法进行聚类以获得模糊隶属度矩阵,针对此类高维数以及强非线性的软分类结果,论文引入多类支持向量机进行融合.实验表明,这种多特征多分类器融合方法与传统的单一特征、单一分类器方法相比,具有高准确度以及抗干扰能力.