提取纹理特征的svm分类.rar

采用SVM算法进行文本特征提取形成特征向量

为实现SAR图像地物目标的有效分类，深入研究了基于灰度共生矩阵GLCM的四种纹理特征以及两个边缘特征。分析每个单独纹理或边缘特征在对SAR图像进行支持向量机SVM分类中对不同地物的分辨能力，选取不同的

一种SGF和SVM相结合的纹理分类方法#,何凯,庞鹏飞,针对传统方法在纹理分类方面的不足,本文将统计几何特征与支持向量机相结合,提出了一种新的纹理分类方法。首先利用一个可变的阈

提取关于特征提取的一些方法： 互信息 CHI 期望交叉熵

本文以一个简单的案例循序渐进的讲解了特征提取的过程，其中，介绍了几种特征提取的方法

OpenCV特征提取，包括边缘、颜色直方..里面有每个算法实现的源码，都是实现过的，每个算法后面配有效果图。适合初学者，是本人学习时从教材及网上慢慢整理出来的，希望对大家有用。谢谢！

本代码可以实现matlab中的图像纹理特征的提取，图像处理速度较快，处理效果较好。

针对现有煤与矸石图像处理方法存在提取特征参数少、识别精度低等问题,提出了一种融合局部二值模式和灰度共生矩阵的煤与矸石图像纹理特征提取方法。首先将煤与矸石预处理后的图像转换为局部二值模式图像,再利用该图

内含Gabor,GMRF,LBP等常用纹理特征提取方法

灰度共生矩阵纹理特征提取代码matlab实现