基于分数布朗运动和概率神经网络的自然纹理分类

资 源 简 介

摘要  该文基千自然纹理的分数布朗运动(FBM) 模型， 引入一种新的分形特征参数－一分形尺度， 提出计符分形尺度

的截矩线性度 (IAL)  方法．实验表明，将纹理图像的分形尺度与分形维数结合， 既反映了物理表面分形的尺度范围又

反映了该尺度范围内的纹理粗糙程度，从而更有效地描述和区分纹理特征．文中利用纹理图像在水平、垂直和对角 3 个

方向上的分形尺度和分形维数作为特征集 ， 采用概率神经网络  (PNN)作为分类器进行自然纹理图像分类，得到准确的

分类结果．

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