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基于T-GLCM和Tamura融合特征的纹理材质分类
被引量：
3
1
作者
陈旭
高亚洲
+1 位作者
陈守静
朱栋梁
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期561-567,共7页
虚拟现实力触觉再现对于图像纹理特征提取的要求越来越高,纹理因素复杂且无规律,单一的纹理提取算法并不能准确地描述图像纹理的特点.因此提出基于GLCM(灰度共生矩阵)和Tamura融合特征的纹理材质分类算法.此外,本文对传统灰度共生矩阵G...
虚拟现实力触觉再现对于图像纹理特征提取的要求越来越高,纹理因素复杂且无规律,单一的纹理提取算法并不能准确地描述图像纹理的特点.因此提出基于GLCM(灰度共生矩阵)和Tamura融合特征的纹理材质分类算法.此外,本文对传统灰度共生矩阵GLCM进行优化,提出了改进的GLCM(T-GLCM)算子,提升了GLCM的旋转不变性并减少了大量的冗余信息.利用Tamura纹理特征对图像进行量化,然后将各特征区域量化后级联成一组特征向量,融合T-GLCM的纹理特征,通过支持向量机(SVM)对纹理材质进行分类.实验结果表明,相比传统纹理特征提取算法,本文算法具有更高的分类精度且鲁棒性更好.
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关键词
纹理特征
灰度共生矩阵
t-glcm
Tamura
支持向量机
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职称材料
题名
基于T-GLCM和Tamura融合特征的纹理材质分类
被引量：
3
1
作者
陈旭
高亚洲
陈守静
朱栋梁
机构
南京信息工程大学自动化学院
南京信息工程大学电子与信息工程学院
出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期561-567,共7页
基金
江苏省自然科学基金(BK20170955)。
文摘
虚拟现实力触觉再现对于图像纹理特征提取的要求越来越高,纹理因素复杂且无规律,单一的纹理提取算法并不能准确地描述图像纹理的特点.因此提出基于GLCM(灰度共生矩阵)和Tamura融合特征的纹理材质分类算法.此外,本文对传统灰度共生矩阵GLCM进行优化,提出了改进的GLCM(T-GLCM)算子,提升了GLCM的旋转不变性并减少了大量的冗余信息.利用Tamura纹理特征对图像进行量化,然后将各特征区域量化后级联成一组特征向量,融合T-GLCM的纹理特征,通过支持向量机(SVM)对纹理材质进行分类.实验结果表明,相比传统纹理特征提取算法,本文算法具有更高的分类精度且鲁棒性更好.
关键词
纹理特征
灰度共生矩阵
t-glcm
Tamura
支持向量机
Keywords
textural features
gray-level co-occurrence matrix(GLCM)
t-glcm
Tamura
support vector machine(SVM)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于T-GLCM和Tamura融合特征的纹理材质分类
陈旭
高亚洲
陈守静
朱栋梁
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
3
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