基于小波概率神经网络的纹理识别

摘要

随着计算机处理能力的快速提高，彩色图像处理受到人们越来越多的关注。针对现有纹理识别算法计算速度慢，识别精度低等问题，本文提出了一种将颜色信息融人到纹理识别中的新方法——基于小波概率神经网络的彩色纹理识别。首先将RGB彩色纹理图像转化为HSV彩色模型，用小波变换（wT）进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征，然后使用概率神经网络对测试样本进行分类识别。本文对不同的自然纹理图像进行了实验，并将实验结果与文献”0做了比较。实验结果证明，本文方法的识别效果明显优于文献。