基于特征选择和支持向量机的纹理图像分类

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1、TextureImageClassificationBasedonFeatureSelectionandSupportVectorMachineimprovementofsupportvectormachine(SVM)．Inadditiontoitsinheritedleastsquaressupportvectormachines(LS·SVM)advantages，butalsowiththesparsity．IntheinternationalimageofBrodatzsetontheexperi

2、ment，theexperimentalresultsshowthatthefastapproachingsparseleastsquaressupportvectormachines(FSALS-SVM)isbetterthantheclassificationofK-neighborclassifier(㈣andSVM．AnditCanbeseenthatFSALS—SVMhashi【ghabilitytopromoteandhighrobustability,butalsotofurthervalid

3、atetheexcellentofpresentedfeatureextractionmethod．Keyword：ImageclassificationMultiscalegeometricanalysisFeatures-selectionGGMSVM目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1纹理图像的基本概念和应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2纹理图像分类的基本方法和研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．41．2．1特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯41．2．2分类算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯51．3论文的主要工作内容和内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7第二章多尺度几何分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92．1多尺度几何分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯_⋯⋯．．92．2多尺度几何分析方法的发展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯lO2．3Contourlet变换⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯112．4Contom'lct变换的应用⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．15第三章统计学习理论和支持向量机⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．173．1理论背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯173．2统计学习理论的核心问题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯183．2．1VC维⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯j⋯⋯。l83．2．2推广性的界⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。183．2．3结构风险最小化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯193．3支持向量机

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203．3．1线性可分的最优分类面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．203．3．2线性不可分的最优分类面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．223．3．3支持向量机⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．233．3．4常用核函数⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。24第四章基于Contourlct广义高斯密度模型参数纹理图像分类的特征选择⋯⋯⋯254．1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

7、．254．2基于能量测度的子带特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯264．3广义高斯密度模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯274．4基于广义高斯密度模型和Contourlet特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯284．4．1基于广义高斯密度模型参数的特征⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．284．4．2纹理图像各分解子带系数的分布研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．284．4．3基于Contourlct变换和广义高斯模型参数的纹理图像特征选择⋯。354．5实验及结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

8、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯384．5．1Contourlct分解层数选择对比实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯39基于特征选择和支持向量机的纹理图像分类4．5．1．1均匀纹理图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯394．5．1．2非均匀纹理图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯394．5．2基于广义高斯密度模型参数特征的纹理图像分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。404．5．2．1均匀纹理图像⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯