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基于纹理的图像分类技术

墨初 知识笔记 118阅读

纹理分类的常见方法有哪些?

答:纹理分类的常见方法 1. 模糊C均值 FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小。 模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分。

如何实现纹理图像分割?

答:纹理图像分割可通过最小化类内特征矢量间的平均距离来实现 ,因此利用类内特征矢量间的平均距离构造能量函数 ,由 Hopfield 网络极小化该能量函数来实现纹理图像的分割 。 3. 均值移动算法 均值移动算法是一种基于密度梯度估计纹理簇的中心点方法 ,可以处理无人监督的簇分类 。

如何将图像纹理转化成数学模型?

答:图像纹理可以用许多定性的语言来描述,如粗糙、精细、光滑、方向性和规则性、粒度等。 但是将这些语义转化成数学模型不是一件容易的事。 早期的纹理分析使用统计或结构的方法提取特征,这些方法大都集中在对纹理的分析上,其中经典常用的方法有频谱法,灰度共生矩阵法,灰度级行程法,纹理描述模型,纹理句法模型等等。

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