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aggregate image BASED TEXTURE IDENTIFICATION USING GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE PROBABILITY AND BP NEURAL NETWORK

Journal of Electronics(China) 2009年第3期26卷 428-432页

作者： Chen Ken Wang Yicong Zhao Pan Larry E. Banta Zhao Xuemei College of Information Science and Engineering Ningbo University Ningbo 315211 China College of Engineering West Virginia University WV 26506 USA

Classifying the texture of granules in 2D images has aroused manifold research atten-tion for its technical challenges in image processing *** letter presents an aggregate texture identification approach by jointly using Gray Level Co-occurrence Probability(GLCP) and BP neural network ***, up to 8 GLCP-associated texture feature parameters are defined and computed, and these consequent parameters next serve as the inputs feeding to the BP neural network to calculate the similarity to any of given aggregate texture type.A finite number of aggregate images of 3 kinds, with each containing specific type of mineral particles, are put to the identification test, experimentally proving the feasibility and robustness of the proposed method.

关键词： aggregate image Texture identification Gray Level Co-occurrence Probability(GLCP) BP neural network

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