基于Contourlet变换的纹理特征提取及纹理分类

摘要

通过对传统小波多方向性缺失和Contourlet变换系数稀疏性的分析,提出运用方向性小波Contourlet分析纹理特征,以自组特征映射神经网络(SOM)处理Contourlet变换系数的重组序列.对SOM网络输出层codebook矩阵进行奇异值分解得到纹理图像特征向量的方法进行纹理分类,在充分利用图像各尺度方向信息的基础上,有效提取了图像纹理特征.实验结果表明,该方法分类效果显著,Contourlet变换比传统小波分解更适合于图像纹理特性的分析.