一种基于高阶统计量的纹理图像识别新方法

摘要

提出一种基于高阶统计量的纹理图像识别方法,可以识别多种纹理图像.在二阶统计特征基础上,引入高阶统计量作为纹理图像的特征参数,并与人工神经网络相结合,建立起基于15个纹理特征参数的自组织神经网络,进行自学习-训练,从而实现图像识别;对于未经训练的纹理图像,网络可自动进行学习,并存储网络权值.实验结果表明,该识别方法能有效提高纹理图像的正确识别率.