【摘 要】
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该文针对纹理图象的特点,提出了一种基于Gabor多通道滤波和Hopfield神经网络的纹理图象的分割算法.首先构造了一组排列成一个小波基集合的二维Gabor波波器提取纹理图象分辩率
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该文针对纹理图象的特点,提出了一种基于Gabor多通道滤波和Hopfield神经网络的纹理图象的分割算法.首先构造了一组排列成一个小波基集合的二维Gabor波波器提取纹理图象分辩率和多方向性的空域和频域特征.为了使纹理特征更加明显,在此基础上对滤波图象进行非线性变换,最后利用Hopfield神经网络通过松弛迭代算法实现纹理图象的快速分割,取得了良好的分割效果.研究人员采用基于修正的Hutert指标(Modified Hubert Index)的一种聚类有效性度量来确定图象中的纹理类数.
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