可以做长页的网站,怎么更改网站域名,wordpress文章太多,做网站page图像分类是模式识别重要研究领域之一#xff0c;它的任务是把目标样本分成不同类别#xff0c;赋予样本相应类别标签。分类实现的基础是用传感器检测到样本的特征#xff0c;比如形状、颜色、纹理等基本特征或通过基本特征提取更为复杂的特征信息#xff0c;其中纹理是表示…图像分类是模式识别重要研究领域之一它的任务是把目标样本分成不同类别赋予样本相应类别标签。分类实现的基础是用传感器检测到样本的特征比如形状、颜色、纹理等基本特征或通过基本特征提取更为复杂的特征信息其中纹理是表示图像重要特征之一。很多物体如布、木板、森林、草原、梯田、斑马、病理照影等图像中有很多相似图像单元重复并成规则性分布这类图像常称为纹理图像其中相似图像单元重复成规则性分布常称为图像的纹理特征纹理特征描述图像灰度级之间的空间分布及空间相互关系常表现为斑、格、条、纹、环等图案是大量特性相似或相同个体的有规律性综合反映。 不同物体纹理特征通常有较大区别例如森林比草地纹理粗糙湿地和沼泽比森林和灌木林有更细微的纹理沼泽与湿地相比其纹理更细色调变化更缓慢图像纹理特征受图像传感器分辨率的影响较大如在高分辨率遥感图像中细小地物都能在图像中清晰地表现出来纹理特征不明显而在低分辨率的图像中纹理特征则要明显得多。纹理特征比几何特征、灰度特征含有更丰富的信息它在遥感、医学图像处理、人脸识别、农业、工业等领域有广泛的应用。 人们对纹理图像进行了大量的研究主要包括纹理特征提取、纹理图像分割、纹理图像分类、识别等领域。纹理特征提取在纹理识别过程中有着重要的作用纹理特征性能对纹理图像分类影响很大好的纹理特征使得纹理图像更容易分类反之不好的纹理特征使得纹理图像较难分类不但分类时间长而且分类效果差。除纹理特征外分类方法对纹理图像分类效果也影响较大好的分类方法使得分类时间短分类效率高分类准确率高故分类方法在纹理图像分类中也非常重要。 小波散射网络是非反馈式的通过计算信号的半离散小波变换再通过非线性取模操作得到的信号特征表达具有平移不变性、形变稳定性等优良特性。小波散射网络不但具有深度卷积网络的性质还具有数学上的严格理论证明且不需要学习滤波器的响应所以适用于缺乏训练数据的情况。 小波散射变换以迭代的方式生成特征。首先采用缩放函数对信号进行卷积获得零阶散射系数。然后按照以下步骤进行1用一阶滤波器组中的每个小波滤波器对输入数据进行小波变换2取每个滤波器输出结果的模数3采用缩放滤波器对每个模数进行平均其结果为一阶散射系数。 鉴于小波散射网络的优势提出一种基于深层小波散射网络的纹理图像分类方法算法程序运行环境为MATLAB R2021b主要利用小波散射网络对二维纹理图像进行分类可迁移至其他图像。所用数据如下 分类结果如下 工学博士担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家担任 《中国电机工程学报》优秀审稿专家《控制与决策》《系统工程与电子技术》《电力系统保护与控制》《宇航学报》等EI期刊审稿专家。 擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。