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纹理图像多尺度灰度共生矩阵步长参数的研究

             

摘要

将小波变换多尺度理论用于分析确定共生矩阵最佳步长参数值,利用小波变换对原始图像进行分解,根据具体纹理图像,选择合适小波子图像(近似图像或其细节子图像)进行纹理分析,通过计算分解图像的纹理特征参数(对比度)确定最佳步长参数.当步长参数为最优值时,计算所得纹理特征参数值将处于周期极值位置,其利于纹理分析.相对于原始图像,分解图像数据量小,在寻优共生矩阵最佳步长参数时,计算复杂度及时间消耗都有所降低.实验验证,基于小波分解图像所得最佳步长参数值是精确的.

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