基于正交矩的纹理分割(英文)

摘要

在识别一幅图像中的界面或者物体时,一般先要进行纹理分割.本文提出了基于勒让得矩的纹理分割方法.首先在图像的小窗口中计算矩值,然后用一个非线性转换器把它转化成纹理特征.再用这些特征组成特征向量作为输入数据.接着采用RBF人工神经网络对提取的特征进行分割.用k均值算法训练RBF人工神经网络的隐层.输出层的训练是采用基于LMS的监督式数学模型.该算法成功地分割了许多灰度级图像.和基于几何矩的纹理分割相比,用正交矩可以降低分割错误率.