基于DT-CWT和SVM的踏面旋轉不變紋理提取算法

基于DT-CWT和SVM的踏面旋轉不變紋理提取算法標題：基于DT-CWT和SVM的踏面旋轉不變紋理提取算法摘要：紋理是物體表面的重要特征之一，對于圖像識別和物體檢測等應用具有重要意義。然而，由于光照變化、旋轉、尺度變化等因素的干擾，傳統(tǒng)的紋理提取方法往往無法在各種環(huán)境下實現旋轉不變性。本文提出了一種基于二維離散小波變換（DT-CWT）和支持向量機（SVM）的踏面旋轉不變紋理提取算法。該算法能夠在不同旋轉角度下提取有效的紋理特征，并通過SVM分類器進行分類識別。關鍵詞：紋理提取、旋轉不變性、DT-CWT、SVM1.引言紋理提取是圖像處理和計算機視覺領域的研究熱點之一。在目標識別、圖像分割、醫(yī)學圖像分析等領域，紋理特征具有重要作用。然而，許多傳統(tǒng)的紋理提取方法無法應對光照變化、旋轉、尺度變化等情況下的旋轉不變性。因此，本文提出了一種基于DT-CWT和SVM的踏面旋轉不變紋理提取算法，以提高紋理特征的提取能力。2.相關工作2.1傳統(tǒng)紋理提取方法傳統(tǒng)的紋理提取方法包括統(tǒng)計方法、結構方法和濾波方法等。然而，這些方法往往無法克服光照變化和旋轉變換等問題，難以獲得準確和魯棒的紋理特征。2.2小波變換方法小波變換作為一種非常有效的信號分析工具，被廣泛用于圖像紋理分析。傳統(tǒng)的小波變換方法在旋轉不變性方面存在一定的限制。為了克服這個問題，本文采用了二維離散小波變換（DT-CWT）作為基礎變換。3.算法設計3.1DT-CWT變換DT-CWT是二維離散小波變換的一種形式，具有多尺度和良好的局部屬性。在本文中，我們使用DT-CWT對輸入圖像進行變換，得到不同尺度的頻域系數。3.2特征提取基于DT-CWT變換后的頻域系數，我們使用局部二進制模式（LBP）方法提取圖像的紋理特征。LBP方法能夠保持紋理特征的局部空間結構，并且對光照變化具有一定的魯棒性。3.3SVM分類器在紋理特征提取完成之后，我們使用支持向量機（SVM）進行分類識別。SVM具有較好的分類性能和泛化能力，能夠提高算法的準確性和穩(wěn)定性。4.實驗結果與分析我們在多個公開數據集上進行了實驗驗證，包括紋理數據庫和物體識別數據庫。實驗結果表明，所提出的算法在旋轉不變的紋理特征提取方面具有較好的性能。5.結論本文提出了一種基于DT-CWT和SVM的踏面旋轉不變紋理提取算法。通過DT-CWT變換和LBP特征提取，我們能夠有效地提取旋轉不變的紋理特征。實驗結果表明，該算法具有較好的性能和魯棒性，在紋理圖像分類和物體識別任務中取得了較好的效果。參考文獻：[1]He,X.,etal.(2014).Arobusttexturedescriptorbasedondual-treecomplexwavelettransformforrotation-invarianttextureclassification.Neurocomputing,135,345-353.[2]Zhang,P.,etal.(2019).TextureclassificationbasedondualtreecomplexwavelettransformandLBPs.Information,10(1),38.[3]Wang,H.,etal.(2015).Rotation-invarianttextureimageretrievalbasedonmultiresolutionlocalbinarypattern.JournalofElectronicImaging,24(2),023014.[4]Zhang,J.,etal.(2016).Rotation-invarianttextureclassificati