SGF-SVM结合的纹理分类新方法：高精度与适应性

"一种SGF和SVM相结合的纹理分类方法" 纹理分类是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要任务，常用于识别和分析图像中的不同结构和模式。传统的纹理分类方法通常依赖于特定的特征，如颜色、纹理方向、频率等，但这些方法在处理复杂或不规则纹理时可能表现不佳。为了克服这些局限，何凯、庞鹏飞和葛静祥提出了一种创新的纹理分类方法，结合了统计几何特征（SGF）和支持向量机（SVM）。 统计几何特征（SGF）是一种对图像纹理进行描述的方法，它关注的是图像中连通域的数量和几何拓扑属性。在该方法中，首先通过可变阈值参数将原始纹理图像转化为二进制图像，这个过程可以根据纹理的复杂性和对比度动态调整阈值，以确保更有效地捕获纹理信息。接着，通过对连通域的统计分析，包括其数量、形状、大小等几何特性，构建出能够区分不同纹理的特征向量。 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，特别适用于小样本数据集的分类问题。在纹理分类中，SVM作为分类器，利用SGF提取的特征向量进行训练，形成决策边界，从而能够自动对新的纹理图像进行分类。由于SVM具有良好的泛化能力，即使在训练样本有限的情况下，也能保持较高的分类准确性。 通过实验，这种方法在72类具有不同规则度的纹理图像上进行了验证。实验结果显示，对于规则纹理，该方法的分类精度非常高，对于不规则纹理图像，分类效果也达到了较好的水平。与常用的纹理分类算法（如Gabor滤波器、LBP、GLCM等）相比，在有限的训练样本条件下，该方法的平均分类正确率更高，这充分证明了SGF和SVM结合方法的有效性。 关键词：纹理分类、统计几何特征、支持向量机、特征提取、不规则度 中图分类号：TP391A，该分类表示该研究属于计算机科学领域的图像处理和模式识别。 这种结合统计几何特征与支持向量机的纹理分类方法提供了一个有效且适应性强的解决方案，尤其在处理不规则纹理时表现出色，为纹理分析和图像识别领域开辟了新的可能性。