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搜索资源 - image classification based on texture
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本程序在对图像进行纹理分析（基于共发矩阵的方法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征，采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！-procedures in the right image texture analysis (based on total fat matrix method), on the basis of access to different regions of the image texture features, these featur
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本程序在对图像进行纹理分析（由于共发矩阵的方法效果很不好，本程序采用基于频率域的纹理分析算法）的基础上，获取图像不同区域的纹理特征，针对这些纹理特征，采用聚类（K-mean)的分类算法对图像进行区域划分！-procedures in the right image texture analysis (due to a total of hair matrix, the effect is very bad, the program uses a frequency domain based on
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提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像
的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分
数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光
谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。-Based on fractal theory and BP neural network
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基于纹理特征参数的图像处理及分类的方法，该方法效果好，易理解。-Texture features based on image processing and classification parameters of the method effective, easy to understand.
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基于纹理的形状恢复和纹理的应用,利用离散小波框架模极值共生距阵的分类算法，能够很好的修得复大块缺损的图像-Based on the shape and texture, using the texture application framework of discrete wavelet modulus maximum symbiosis of classification algorithm is very good, can you answer large defect image
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基于纹理及光谱信息融合的遥感图像分类方法研究，硕士论文，有关纹理和遥感图像分类很好的学习素材-Texture and spectral information based on the integration of remote sensing image classification method, master' s thesis, the classification of remote sensing image texture and good learning material
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遥感图像基于纹理特征的分类算法，英文文献，有详细设计-Remote sensing image classification algorithm based on texture features, English literature, a detailed design
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用于图像的纹理分割，适合用于图像的纹理分割和图像特征分类，并且是基于MATLAB实现的纹理特征分割。-For image texture segmentation, texture suitable for image segmentation and image feature classification, and is based on the MATLAB implementation of the texture features segmentation.
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该文提出了一种在基于离散采弦变换(DCT，Discrete Coslne‘nansform)压缩域进行纹理图
像分类的方法．此方法主要利用了DCT域能量具有方向性的特电，直接在辩程长编码(RLE，Rlm I。ength
E眦ollⅢg)形成的码流中根据这种方向性来提取、组织特征矢址，对纹理图像进行分粪．此方法只需对压缩
【封像世行简单的Hu圩maⅡ解码．要处理的数据量较少，处理速度快实验结果表明．这种分类方法具有较高
的准确性．-This paper presents a str
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Gabor小波变换技术对医学CT图像进行纹理特征分类时，由于图像拍摄角度的变化会造成分类的误差。针对以上问题，在Gabor小波变换的基础上提出一种用于分析旋转不变医学图像的方法。该方法采用旋转规范化，即特征元素的循环移位使规范化后所有的图像都具有相同的主方向。实验结果表明，加入旋转规范化循环算子的Gabor小波变换在医学CT图像纹理特征分类时能够达到较好的精确度。-Gabor wavelet transform lacks in its ability to classify the medic
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基于主成分分析与灰度（颜色）、纹理（灰度共生矩阵）的图像分类matlab程序（附示例图像）。-Image classification matlab program based on principal component analysis and gray (color), texture (GLCM) (with sample images).
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将matlab应用于基于纹理特征的遥感影像分类中的标准差分类-Matlab applied to the differential classification based on texture features of the remote sensing image classification standard
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Textural Features for Image Classification-Texture is one of the important characteristics used in
identifying objects or regions of interest in an image, whether the image
be a photomicrograph, an aerial photograph, or a satellite image. This
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基于SVM的图像分类，由于支持向量机的分类能力极大地依赖于核参数的选取，因此，本文着重研究了核参数选择方法，并利用不同的颜色、纹理特征对图像进行分类。
-SVM-based image classification, the classification capability of SVM kernel parameters greatly depend on the selection, therefore, this paper focuses on the kernel paramet
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一种基于纹理特征分析的遥感图像分类C++程序-Based on the analysis of texture characteristics of remote sensing image classification C++ program
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基于压缩感知的纹理图像分类，介绍了一种新的高效算法：分类压缩感知。与一般压缩感知及其他方法在四大纹理数据库上对比。有原文献及自己的译文-Introduced a new efficient algorithm based on compressed sensing texture image classification, compressed sensing: Category. Original literature and translation
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基于DCT域的鲁邦水印算法，原始图像分块DCT变换，基于纹理掩蔽特性的块分类，产生水印并嵌入提取-Lupin based DCT domain watermarking algorithm, the original image block DCT, texture classification based on block masking characteristics, generate and embed a watermark extraction
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基于压缩感知思想的图像分块压缩与重构方法
考虑到大多数图像信号信息分布有差异, 编码端, 在对图像分块的基础上, 融合熵估计
和边缘检测方法计算各图像块的信息含量, 再从两个不同的角度进行分类采样: 依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3 类, 使用不同的采样率采样 依据信息量的分布特征, 采用不同的采样率分配策略进行采样. 在解码端, 根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构, 再运用改
进的迭代阈值算法去除块效应和噪声. 实验证明, 算法在提升图像重构质量的同时缩短了
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基于灰度共生矩阵的纹理图像分类研究相关论文-Research on texture image classification based on gray level co-occurrence matrix
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Textonboost用boosting实现基于纹理特征的图像分类，里面有训练集、测试集和验证集，具有一定参考价值。-Textonboost uses boosting to realize image classification based on texture features, which has training set, test set and validation set, which has a certain reference value.
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