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V-系统与Radon变换相结合的纹理分类算法
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北方工业大学理学院,北京100144, [2]北京林业大学理学院,北京100083
  • 相关基金:国家“九七三”重点基础研究发展计划项目(2011CB302400);国家自然科学基金(61272026);北京市自然科学基金重点项目暨北京市教委科技发展计划重点项目(KZ201210009011).
中文摘要:

为了对尺度和旋转变换下的纹理图像进行正确的分类,将 Radon 变换和 V-系统相结合,提出一种纹理分类的算法。首先利用Radon变换将图像的旋转化为平移,再对Radon变换后的图像进行V-变换;利用V-系统的多小波特性,经过一系列的降采样分解过程得到图像在 V-系统下的各层次能量表达,并将这些能量作为纹理图像的特征描述。由于 V-系统的多小波特性以及 Radon 变换对旋转的消除,使得文中的特征描述在图像的放缩和旋转变换下有较强的鲁棒性。在通用纹理数据库中的纹理分类实验结果表明了该算法的优越性能。

英文摘要:

To classify the scaled and rotated texture images correctly, this paper proposes a new algorithm for texture classification by combining Radon transform and the V-system. We firstly use the Radon trans-form to convert the image rotation into the image translation, and then apply the V-transform on the image obtained after Radon transform. The energies of the image on different levels under the V-system are ex-pressed by performing a series of downsampling process due to the multi-wavelet characteristics of the V-system. These obtained energies are used as the texture feature description. The feature description method in this paper is robust to the image scaling and rotation because of the multi-resolution characteris-tics of the V-system and elimination of rotation by applying Radon transform. Results of the experiments conducted on the standard texture datasets show that the proposed algorithm provides superior performance.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752