轮廓波域Entropy-Fourier旋转不变算子在纹理分类中的应用 (2008年)

针对图像的旋转问题，提出一种基于contourlet域的旋转不变纹理描述算子。对contourlet变换后的系数进行处理，提取子带香农熵作为特征向量，然后对各个尺度的特征向量进行离散傅立叶变换，得到旋转不变的纹理特征。利用傅立叶谱的对称性，将特征向量进一步降维。最后采用支持向量机和欧式距离对纹理图像进行分类。在包含1456幅图像的自建图像库中进行分类实验，结果表明该方法在低计算复杂度的优势下，能获得较好的分类性能。