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基于经验模态分解的旋转不变纹理分类方法研究的任务书
一、任务背景
随着计算机技术的迅速发展，图像处理已经逐渐成为一个热门领域。在图像处理领域中，纹理分类是一个非常重要的方向。通过对纹理进行分类，可以更好地理解、分析和识别图像。传统上，纹理分类方法主要是基于固定的纹理特征提取和分类算法来实现的，这种方法由于没有考虑到纹理的旋转变化，因此会受到较大的影响。因此，为了解决这个问题，提出了一种基于经验模态分解的旋转不变纹理分类方法。
二、任务目标
本次任务的目标是研究基于经验模态分解的旋转不变纹理分类方法，并实现该方法，从而达到对图像纹理的旋转不变性的要求。该方法的步骤主要包括：
1.对原始纹理图像进行小波变换，获得不同尺度的小波分量；
2.对小波分量进行经验模态分解，得到若干个经验模态函数（EMD）；
3.对每个EMD进行方向直方图统计，获得特征向量；
4.采用支持向量机（SVM）分类器对纹理进行分类。
通过以上步骤，得到的纹理分类器具有较好的旋转不变性，能够有效地识别纹理中的旋转变化。
三、任务步骤
1.进行相关文献调研，了解现有的纹理分类方法及其特点，分析旋转不变性的实现方法，对经验模态分解的原理和应用进行深入研究。
2.设计基于经验模态分解的旋转不变纹理分类方法，包括小波变换、经验模态分解和特征向量提取等步骤。
3.实现并验证该方法，使用不同的纹理图像数据集进行测试，评估该方法的分类准确性和稳定性，并与其他纹理分类方法进行比较，分析其优劣。
4.优化该方法，探究不同参数的影响，提高纹理分类器的性能，实现更精准的纹理分类。
四、预期结果
通过以上的任务步骤，预期可以得到以下结果：
1.理论分析：对经验模态分解方法进行深入理解，分析其与其他纹理分类方法的差异及优劣势。
2.算法实现：完成基于经验模态分解的旋转不变纹理分类算法的设计、实现、测试等工作。
3.性能评估：通过算法测试，获得分类准确性和稳定性数据，并分析算法效果的优化措施。
4.实验认识：通过本次实验，对纹理分类的理论有更深入的了解，并对算法实现和优化方法有更深刻的认识。
五、参考文献
[1]H.Zhu,E.K.Teoh,andX.Shen,“AnoveltextureclassificationsystembasedonmultiscaleEMDandlocalbinarypatterns,”SignalProcessing,vol.98,pp.36–43,2014.
[2]R.Liu,Y.Song,andY.Zhang,“TextureclassificationusingEMDandlocalbinarypattern,”JournalofMultimedia,vol.8,pp.607–612,2013.
[3]G.R.Gómez,A.Ortega,andS.Cruz-López,“TextureclassificationusingimageentropyandEmpiricalModeDecomposition,”JournalofVisualCommunicationandImageRepresentation,vol.34,pp.32–40,2016.