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基于小波概率神经网络的纹理识别

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摘要随着计算机处理能力的快速提高，彩色图像处理受到人们越来越多的关注。针对现有纹理识别算法计算速度慢，识别精度低等问题，本文提出了一种将颜色信息融人到纹理识别中的新方法——基于小波概率神经网络的彩色纹理识别。首先将RGB彩色纹理图像转化为HSV彩色模型，用小波变换（wT）进行树形结构小波分解提取彩色纹理的特征，然后使用概率神经网络对测试样本进行分类识别。本文对不同的自然纹理图像进行了实验，并将实验结果与文献”0做了比较。实验结果证明，本文方法的识别效果明显优于文献。

DOI 7dmw36pv4n/1286230

作者肖淑苹

机构地区不详

出处《西安翻译学院学报》 2012年4期

关键词纹理小波变换概率神经网络(PNN) 小波概率神经网络(WPNN) 纹理识别

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2012年04月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

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