图像颜色与纹理特征的粗糙集分类模型

摘要

颜色与纹理作为两类基本特征,现有的很多图像检索、查询及分类系统都能很好地支持.该文提出一个基于图像内容的颜色与纹理特征,利用粗糙集分类的模型,即对图像进行四等分分割,而后对每一区域通过聚类分析得到4种主色,这样可构成16个颜色特征.再对聚类后的主色进行二值映射操作,并计算其0°与90°方向的共生矩阵,则可获取基于能量的8个纹理特征.在获取24个特征构成决策分类表后,最后利用粗糙集进行分类.实验证明其性能良好,相对于聚类、神经网络、贝叶斯等方法简单、高效、准确.