基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法

基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法标题：基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法摘要：纹理是物体表面的重要特征之一，对于图像识别和物体检测等应用具有重要意义。然而，由于光照变化、旋转、尺度变化等因素的干扰，传统的纹理提取方法往往无法在各种环境下实现旋转不变性。本文提出了一种基于二维离散小波变换（DT-CWT）和支持向量机（SVM）的踏面旋转不变纹理提取算法。该算法能够在不同旋转角度下提取有效的纹理特征，并通过SVM分类器进行分类识别。关键词：纹理提取、旋转不变性、DT-CWT、SVM1.引言纹理提取是图像处理和计算机视觉领域的研究热点之一。在目标识别、图像分割、医学图像分析等领域，纹理特征具有重要作用。然而，许多传统的纹理提取方法无法应对光照变化、旋转、尺度变化等情况下的旋转不变性。因此，本文提出了一种基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法，以提高纹理特征的提取能力。2.相关工作2.1传统纹理提取方法传统的纹理提取方法包括统计方法、结构方法和滤波方法等。然而，这些方法往往无法克服光照变化和旋转变换等问题，难以获得准确和鲁棒的纹理特征。2.2小波变换方法小波变换作为一种非常有效的信号分析工具，被广泛用于图像纹理分析。传统的小波变换方法在旋转不变性方面存在一定的限制。为了克服这个问题，本文采用了二维离散小波变换（DT-CWT）作为基础变换。3.算法设计3.1DT-CWT变换DT-CWT是二维离散小波变换的一种形式，具有多尺度和良好的局部属性。在本文中，我们使用DT-CWT对输入图像进行变换，得到不同尺度的频域系数。3.2特征提取基于DT-CWT变换后的频域系数，我们使用局部二进制模式（LBP）方法提取图像的纹理特征。LBP方法能够保持纹理特征的局部空间结构，并且对光照变化具有一定的鲁棒性。3.3SVM分类器在纹理特征提取完成之后，我们使用支持向量机（SVM）进行分类识别。SVM具有较好的分类性能和泛化能力，能够提高算法的准确性和稳定性。4.实验结果与分析我们在多个公开数据集上进行了实验验证，包括纹理数据库和物体识别数据库。实验结果表明，所提出的算法在旋转不变的纹理特征提取方面具有较好的性能。5.结论本文提出了一种基于DT-CWT和SVM的踏面旋转不变纹理提取算法。通过DT-CWT变换和LBP特征提取，我们能够有效地提取旋转不变的纹理特征。实验结果表明，该算法具有较好的性能和鲁棒性，在纹理图像分类和物体识别任务中取得了较好的效果。参考文献：[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