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紋理是表征圖像的一個(gè)重要特征，它廣泛存在于各類圖像中。紋理圖像的分類在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別中有著極其重要的作用。紋理分類的一個(gè)重要研究?jī)?nèi)容是紋理特征的提取，期望所提取的特征能有效地刻畫(huà)紋理結(jié)構(gòu)、辨別不同類別的紋理。目前主要有四類常用的紋理特征表達(dá)方法：基于統(tǒng)計(jì)分析、基于幾何結(jié)構(gòu)分析、基于模型和基于信號(hào)處理等方法。其中，基于信號(hào)處理的方法又稱為基于濾波器組的方法，受到廣泛關(guān)注，其實(shí)質(zhì)是采用濾波器或?yàn)V波器組對(duì)紋理圖像進(jìn)行分解變換，獲得紋理在不同分辨率或者不同頻譜范圍內(nèi)的特征表現(xiàn)。
文中所研究的基于獨(dú)立成分分析的紋理分類方法屬于上述的信號(hào)處理方法。針對(duì)不同特征提取方法，研究了濾波器獨(dú)立性對(duì)分類性能的影響。利用主成分分析（principal component analvsis，簡(jiǎn)記為PCA）濾波器和獨(dú)立性不同的ICA濾波器，對(duì)比了頻譜直方圖、偏度、峭度以及本文提出的新函數(shù)的特征提取方法對(duì)分類性能的影響，進(jìn)一步揭示了ICA系數(shù)的非高斯性與特征辨識(shí)能力之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ICA系數(shù)的非高斯性越強(qiáng)，其對(duì)高階統(tǒng)計(jì)量的辨識(shí)能力就越強(qiáng)。
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