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J-GLOBAL ID：201102226594979964   整理番号：11A1035326

配向-周波数分解に基づいた回転不変テクスチャ分類

Rotation Invariant Texture Classification Based on Orientation-frequency Decomposition

著者 (2件)： HAN Guang (Coll. of Computer Sci. and Technol.,Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Jiangsu, Nanjing) ,  ZHAO Chun-xia (Coll. of Computer Sci. and Technol.,Nanjing Univ. of Sci. and Technol., Jiangsu, Nanjing)
資料名： Guangzi Xuebao  (Guangzi Xuebao)
巻： 39  号： 2  ページ： 352-356  発行年： 2010年 
JST資料番号： W1500A  ISSN： 1004-4213  CODEN： GUXUED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： テクスチャ分類のための新しい回転不変特性抽出法を提案した。二次元Fourier変換をテクスチャ画像に適用して,画像の中心領域内のディスク域を選択し,配向[0°,180°]の中で,等間隔角度の選択領域で周波数をサンプル化し,配向分解を実現した。一組の複素Morletウェーブレットを,各方向の投影スライスに適用して,各投影を複数の周波数チャネルに分解し,抽出した平均と分散を各周波数チャンネルで計算し,線形回帰モデルを用いて,周波数チャネル間の関係を計算した。一次元DFTを特性に適用して,Fourier係数の振幅を特性として選択したが,抽出された特性は回転不変であった。実験結果は,抽出された特性が既存の方法に比べて良好な回転不変と良好な分類性能を持ち,非回転テクスチャ分類において良好な分類結果を達成できることを示す。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： Fourier変換 ,  回帰モデル ,  回帰分析 ,  *特徴抽出 ,  パターン認識 ,  *テクスチャ処理 ,  パターン分類 ,  回転不変性 ,  分解能
準シソーラス用語： ウェーブレット ,  テクスチャー識別 ,  *テクスチャ画像 ,  周波数分解能 ,  線形回帰 ,  *特性抽出

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 配向 ,  分解 ,  不変 ,  テクスチャ分類