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【2h】

Statistical texture classification via histograms of wavelet filtered images

机译:通过小波滤波图像的直方图进行统计纹理分类

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摘要

We show how the first order statistic, i.e. the histogram, of the wavelet filtered image is related to the higher order statistic of the original image. We then propose a texture classification method that uses the histogram information of the filtered images as the feature vector. The histogram based features are able to provide richer description of the texture information. Classification experiments show that the proposed method achieves significantly better classification result than the traditional Gabor wavelet filtering method that uses only the mean and standard deviation of the filtered image as feature vectors.
机译:我们展示了小波滤波图像的一阶统计量,即直方图,如何与原始图像的高阶统计量相关。然后,我们提出一种纹理分类方法,该方法将过滤后的图像的直方图信息用作特征向量。基于直方图的功能能够提供更丰富的纹理信息描述。分类实验表明,与仅使用滤波图像的均值和标准差作为特征向量的传统Gabor小波滤波方法相比,该方法可获得更好的分类效果。

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