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基于GLCM与Gabor滤波器纹理图像分割
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2018-03-07
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基于Gabor滤波器的纹理图像分割算法存在参数难以选择的问题。为此，提出一种预测图像纹理类型数与Gabor滤波器组参数的分割算法。将图像分割成大小相等的区域块，根据各类纹理特性预测Gabor滤波器组参数，利用各区域块的纹理特征向量预测纹理类型数，并使用预测的滤波器组提取图像纹理特征，通过预测的纹理类型数对图像进行聚类分割。实验结果表明，该算法能以较高的精度与较快的速度分割纹理图像，且受纹理类型数量影响较小。
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