45、基于小波和纹理特征学习的图像分类及智能自主机器研究

基于小波和纹理特征学习的图像分类及智能自主机器研究

在当今科技飞速发展的时代，图像分类和智能自主机器的研究具有重要的现实意义。图像分类能够为工业带来诸多益处，而智能自主机器则有望在交通等领域实现自动化操作，提高效率和安全性。

基于小波和纹理特征的图像分类

图像分类是一项重要任务，通过科学技术的进步，它能为工业带来显著的效益。纹理图像具有特定的模式，可用于唯一识别纹理类别。在包含不同类别图像的组中，通过适当选择能唯一识别图像的参数，就可以对纹理图像进行分类。

纹理特征与分类方法

纹理是图像中可直接解释的属性，也是图像分类的重要特征之一。除了纹理，对比度、边缘、轮廓和形状上下文等特征也能为图像赋予特定的特征。目前已经设计出了多种特征描述符，如SIFT、SURF、HOG、二进制模式以及基于颜色的参数（如相关图、相干向量和索引）。

纹理图像包含有关图像模式的信息，对这类图像的分析可应用于工业产品的质量保证等领域。通过提取最终产品的纹理特征，可以检测变形和异常情况，从而有效地评估材料的可靠性和质量。在二分类的图像分类应用中，机器可以被训练成二态分类器。训练时需要选择一个能有效代表图像的特征，本文选择了统计纹理方法和小波作为特征描述符。

纹理分类技术

纹理可以被看作是代表图像元素特征（如精细度、规则性、亮度和对比度）的模式，是识别图像的重要线索。从图像中提取的纹理属性可用于识别和分离特定的像素模式。由于机器对纹理的感知较为复杂，研究人员开发了多种纹理分析方案，包括统计、基于信号、基于模型、几何、基于变换和基于空间分布的技术。

由于纹理基元的大小与像素大小相近，因此采用统计方法（如滤波器