一种基于多尺度反馈度量学习的纹理图像分类方法

摘要

一种基于多尺度反馈度量学习的纹理图像分类方法，涉及模式识别与图像处理技术领域，包括以下步骤：使用轮廓波变换对训练纹理图像和测试纹理图像进行处理，得到训练纹理图像和测试纹理图像的轮廓波子带；由轮廓波子带中提取相异增量生成直方图特征；通过建立模型学习求出纹理图像类距离定义中子带距离的权重W并通过循环不断修正W，利用W计算剩余测试纹理图像与每个类别训练样本的距离从而实现分类。本发明有益效果：解决了目前图像纹理表示和分类中轮廓波子带的不平衡导致的纹理分类正确率较低的问题，具有分类精确性高、稳健性强等特点，具有很高的实际应用价值。