Gabor 滤波器和ICA支持的无监督纹理分割

摘要：

纹理分割已经取得了很大的进展,但仍然缺乏一个轻便的解决方案 .建立了一个无监督纹理分割框架,其核心是将Gabor滤波器所提取的特征视为统计量,用独立分量分析(ICA)整合特征,并用独立分量作为新的纹理特征,避开了Gabor滤波器参数选择的难题 .实验结果表明,ICA比主分量分析更利于纹理特征重整 .采用该方法对大多数自然纹理能够得到满意的分割结果.

关键词：无监督纹理分割、Gabor滤波器、独立分量分析、主分量分析、特征整合

所属期刊栏目：16

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2001AA231031;国家重点基础研究发展计划973计划G1998030608;国家科技攻关项目2001BA904B08;中国科学院计算技术研究所资助项目20026180-4

在线出版日期：2004-06-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：284-289,296