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基于尺度和灰度共生矩阵的纹理图像分割
引用本文:郝敏钗,杨晓波,冯冀宁.基于尺度和灰度共生矩阵的纹理图像分割[J].石家庄职业技术学院学报,2007,19(2):3-5.
作者姓名:郝敏钗  杨晓波  冯冀宁
作者单位:1. 石家庄职业技术学院 实训中心,河北 石家庄,050081
2. 家庄职业技术学院 计算机工程系,河北 石家庄,050081
3. 河北师范大学,职业技术学院电子系,河北,石家庄,050091
摘    要:将能反映纹理空间尺度变化信息的尺度共生矩阵(动态信息)和反映纹理信息的灰度共生矩阵(静态信息)相结合,进行纹理特征抽取,对纹理图像进行分割,再对分割结果进行滤波,去除分割结果中存在的误分像素,结果表明,能够获得良好的分割效果.

关 键 词:尺度共生矩阵  灰度共生矩阵  纹理分割  滤波  Kohonen神经网络
文章编号:1009-4873(2007)02-0003-03
修稿时间:2006年12月30

Texture segmentation on the scale co-occurrence matrix and gray level co-occurrence matrix
HAO Min-chai,YANG Xiao-bo,FENG Ji-ning.Texture segmentation on the scale co-occurrence matrix and gray level co-occurrence matrix[J].Journal of Shijiazhuang Vocational Technology Institute,2007,19(2):3-5.
Authors:HAO Min-chai  YANG Xiao-bo  FENG Ji-ning
Abstract:This paper claims that the dynamic information-reflected scale co-occurrence matrix is combined with static information-reflected gray level co-occurrence matrix,and the texture images are segmented.In order to remove the misclassified pixels smoothing technique has been applied on the segmented images.The experiment shows that this method is effective in texture segmentation.
Keywords:scale co-occurrence matrix  gray level co-occurrence matrix  texture segmentation  filter  Kohonen neural network
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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