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计算机软件及计算机应用
> 训练样本集和测试样本集示例
训练样本集和测试样本集示例
图片来源:
郑碧波,陈伟清,田配云.
基于Radon变换和EMD的旋转不变纹理分类" ,
计算机与现代化, 2013 (06).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
训练样本集
测试样本
示例
所属学科:
计算机软件及计算机应用
图片上下文:
矸治鲋邢喽杂?式(11)更加有区分度。fi=1M×N∑Mx=1∑Ny=1IMF2i(x,y)(11)作为比较,实验中也使用了传统能量公式(11)的方法。2分类实验实验对象是被广泛应用于纹理分类研究的Bro-datz[8]纹理库。该库的每一幅灰度图像大小是640×640像素,为一类
....
纹理。截取每个实验图像左上、右上、中间、左下和右下5个位置128×128大小的5个子图作为训练样本组成训练样本集,对原图像依次旋转30°,60°,90°,120°,150°后同样截取中间128×128大小的子图作为测试样本,组成测试样本集。如图4所示。图4训练样本集和测试样本集示例在图4中上一行5个图像作为训练样本,下一行5个图像作为测试样本。分类实验的流程是:(1)把样本进行Radon变换;(2)把变换结果按行展开成一维信号,进行一维EMD分解,计算出8个IMF,如图3所示;(3)根据式(10)和式(11)计算各IMFi的特征值fi;(4)组成特征向量f=[f1,f2,f3,f4,f5,f6,f7,f8],得到该样本的八维特征向量;(5)对每个测试样本与训练样本之间的特征向量进行3-近邻分类,得到结果。整个实验过程的流程如图5所示。图5本文纹理分类方法流程图本文选取了Brodatz纹理库中图像编号为1,6,12,17,20,21,22,25,32,34,40,52,64,67,75,77,78,82,92,109等20类纹理图像共进行100次实验,其中部分图像如图6所示。结果如表1所示。图6部分本文使用的纹理图像表1本文的实验结果方法正确分类数总分类数百分比利用本文方法(即公式(10))进行分类9510095%利用公式(11)进行分类8010080%由表1可以看到,利用公式(10)提取特征后用3-近邻进行分类,正确率可达95%,表明本方法能够有效地进行旋转不变的纹理?
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