基于BEMD和灰度共生矩阵的图像特征提取
Computer
EngineeringandApplications计算机工程与应用
2009,45(16)
201
基于BEMD和灰度共生矩阵的图像特征提取
龙鹏飞,贺
亮,吕回,张纯
LONGPeng-fei,HE
Liang,LV
Hui,ZHANG
Chun
长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410076
CollegeofComputer
andCommunicationEngineering,ChangshaUniversityofScienceandTechnology,Changsha410076,China
E-mail:19300235@qq.COB
LONGPeng-fei,HELiang,LVHui,eta1.Imagefeatureextractionbasedon
BEMD
andgray
levelco-occurrence
matrix.
ComputerEngineeringandApplications,2009,45(16):201—203.
Abstract:Anewmethodis
proposedforimagefeatureextractionwithBidimensionalEmpirical
ModeDecomposition(BEMD)and
Gray
LevelCo—occurrenceMatrix.Namelythe
imageiS
disassembledinto
the
Intrinsic
ModeFunction(IMF)domain,then
the
featureof
each
IMFiSextractedwith
Gray
Level
Co—occurrenceMatrix
method.Tovalidate
the
availabilityofthearithmetic.
authors
extract
the
featureof
thecomplex
texture
andthe
SARimageon
pixellevel.Andachievingthe
imagesegmentation
with
KFCM.thesegmentationresultofimagesvalidatesthattlle
methodiS
effective.
Key
WOrds:Bidimensional
Empirical
Mode
Decomposition(BEMD);Intrinsic
Mode
Function(IMF);GrayLevel
Co—occurrence
Matrix;complextexture;SAR
image;Kernel-basedFuzzy
C—Means(KFCM);image
segmentation
摘要:提出了一种新的图像特征提取方法,用二维经验模式分解将图像分解到固有模态函数(Intrinsic
Mode
Functions,IMF)
域,即将图像分解成一系列的IMF和一个残差。并结合灰度共生矩阵对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取。为了验
证算法的有效性,将其推广到像素级,对合成纹理和遥感图像进行了特征提取,并结合核模糊聚类(KFCM)算法对提取的特征向量做聚类分析,实现了图像的有效分割。
关键词:二维经验模式分解;固有模态函数;灰度共生矩阵;合成纹理;遥感图像;基于核的模糊C一均值聚类;图像分割DOI:10.3778/j.issn.1002—8331.2009.16.059
文章编号:1002—8331(2009)16—0201—03
文献标识码:A
中图分类号:TP391.41
1引言
SAR图像的有效分割。
特征提取的基本原理是选择合适的变换来减少或去除信息冗余,例如遥感图像,图像中每一个位置上的像素都有很大2一维经验模式分解
的相关性。因此,如果把像素直接作为特征,就会有很大的冗余经验模式分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)由信息,这样将大大降低识别的精确率。时频变换是在特征提取Huang等人提出嘲,通过筛选过程从信号中提取出一系列内蕴中常常用到的工具,由于小波变换具有多分辨率分析的特点,模函数及其残差,它完全由数据驱动,由于从信号本身的尺度而且在时、频域都具有表征信号局部特征的能力,是一种时间特征出发对信号进行分解,该方法具有良好的局部适应性,加窗和频率窗都可以改变的时频局部分析方法,在图像特征提取
上瞬时频率的引入,使得可以从时频两方面同时对信号进行分方面已经得到了广泛的应用。如Moon—ChuenLee等提出计算
析,增加了处理信号的灵活性和有效性。该方法吸取了小波变小波包分解系数的能量特征来实现纹理的分类Ⅲ;PunC等提换多分辨的优势,同时又克服了在小波变换中需要选择小波基出了一种应用小波包分解系数计算五种不同的纹理能量测度的困难。在一维信号的处理中,从经典的非线性方程组到自然来提取纹理图像的特征嘲。文中采用一种新的时频分析方法,即现象的数据表示,均获得了较好的结果。短短几年来,它已被成二维经验模式分解(BidimensionalEmpiricalModeDecomposi—功地应用于地震、地质、海洋、生化、医学、语音、石油勘探等诸tion,BEMD)方法来分解图像,把图像分解成从高频到低频的多方面。大量实践证明该方法是一种非常有效的非线性、非稳
多个固有模态函数(Intrinsic
Mode
Functions,IMF)和一个残差
态信号的时频分析工具。该方法认为任何复杂的时间序列都是
的形式。然后采用灰度共生矩阵对分解得到各IMF成分提取由一些相互不同的、简单的、并非正弦函数的固有模态函数组
其相关的纹理特征,并推广到像素级,实现了对合成纹理和
成(IntrinsicModeFunction,IMF)。基于此可从复杂的时间序列
基金项目:湖南省教育基金项目(No.06C115
o
作者简介:龙鹏飞(1960一),男,高级工程师,硕士生导师,研究方向:计算机软件、面向对象技术、决策支持系统等;贺亮(1983一),男,硕士研究生,
研究方向:计算机应用技术;吕回(1982一),男,硕士研究生,研究方向:图像处理与模式识别,信息安全;张纯(1984一),女,硕士研究生,研究方向:基于网络的计算机技术。
收稿13期:2008—04—03
修回日期:2008—06—16
202
2009,45(16)ComputerEngineeringandApplwmions计算机工程与应用
直接分离成从高频到低频的若干阶固有模态函数,即基本时间
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