基于能量特征和神经网络的纹理图像分割

作     者：王喆 王小鹏 WANG Zhe,WANG Xiao-peng (School of Information & Electrical Engineering, Lanzhou jiaotong University, Lanzhou 730070, China)

作者机构：兰州交通大学信息与电气工程学院甘肃兰州730070 

出 版 物：《铁道学报》 (Journal of the China Railway Society)

年 卷 期：2004年第26卷第3期

页      面：67-70页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：兰州交通大学"青蓝"人才工程资助项目 甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室项目 

主　　题：纹理分割 能量特征聚类 自组织特征映射神经网络 

摘      要：特征是描述纹理根本属性的一种有效手段,本文结合Gabor滤波器对不同频率和方向的选择特性及自组织特征映射神经网络对特征聚类的适应性和灵活性,提出了一种新的纹理图像分割方法。该方法首先通过Gabor滤波器提取纹理图像的能量特征,然后运用自组织特征映射神经网络进行特征聚类和分类,实现纹理图像的分割。仿真结果证明,该方法能有效地分割出区域特性不同的纹理,且错分率低于共生矩阵和K均值聚类相结合的分割方法。