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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
摘要
本论文针对旋转不变纹理分类问题，提出了一种基于经验模态分解的方法。经验模态分解(EMD)是一种局部时频分析方法，可以将信号分解成多个本征模态函数(IMFs)和一个剩余项。本文利用EMD将旋转不变纹理图像分解成多个IMFs，然后提取每个IMF的纹理特征并组合起来作为分类特征。实验结果表明本文提出的方法具有较高的分类精度和较强的旋转不变性。
关键词：经验模态分解，旋转不变纹理分类，本征模态函数，纹理特征
Abstract
Inthispaper,amethodbasedonempiricalmodedecomposition(EMD)isproposedforrotationinvarianttextureclassification.EMDisalocaltime-frequencyanalysismethod,whichcandecomposeasignalintomultipleintrinsicmodalfunctions(IMFs)andaresidualterm.Inthispaper,EMDisusedtodecomposetherotationinvarianttextureimageintomultipleIMFs,andthenthetexturefeaturesofeachIMFareextractedandcombinedasclassificationfeatures.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodhashighclassificationaccuracyandstrongrotationinvariance.
Keywords:empiricalmodedecomposition,rotationinvarianttextureclassification,intrinsicmodalfunction,texturefeature
1.引言
纹理是一种广泛存在于自然和人造物体中的视觉特征，对于图像分析和识别具有重要的意义。纹理分类是指将纹理图像分组为不同的类别。传统的纹理分类方法主要基于全局特征或局部特征，其中全局特征的不变性和稳定性较差，局部特征的计算复杂度较高，在对大规模图像数据库进行分类时效率较低。另外，由于纹理图像具有旋转不变性，因此开发旋转不变的纹理特征是一个重要的问题。
经验模态分解(EMD)是一种非参数的数据分解方法，广泛应用于信号处理和分析领域。EMD可以将信号分解成多个IMFs和一个剩余项，每个IMF代表不同频率的信号成分，可获得更多的局部时频信息。因此，EMD被广泛应用于图像处理领域。本文将EMD用于旋转不变纹理分类问题中，提出了一种基于EMD的纹理分类方法。
2.基于EMD的旋转不变纹理分类方法
2.1EMD方法
EMD是一种自适应的数据分解方法，其基本思想是将一个信号分解成多个固有模态函数(IMFs)和一个剩余项。具体实现时，从原始信号中寻找极大值和极小值点，根据极值点对信号进行插值，得到一组上下包络线。然后将信号减去上下包络线的平均值，得到一组局部的IMFs。最后，将IMFs组合起来得到原始信号的EMD分解式。EMD方法具有较好的自适应性、局部特性和多分辨率分析能力，适合于对非线性和非平稳信号的分析。
2.2旋转不变纹理分类方法
旋转不变纹理分类方法包括以下步骤：
(1)为了将旋转不变的特征提取出来，将输入的纹理图像以不同角度旋转，并将旋转后的纹理图像拼接起来形成一个三维图像序列。
(2)对每个通道上的三维序列应用EMD分解，将其分解成多个IMFs和一个剩余项。
(3)对于每个IMF计算相应的纹理特征，包括局部二值模式(LBP)、局部方向梯度直方图(LDGH)等。
(4)将多个IMF的纹理特征进行组合，得到整个三维序列的最终纹理特征表示。
(5)最后，采用支持向量机(SVM)分类器对纹理图像进行分类。
3.实验结果
本文在旋转不变纹理分类数据集(RotationInvariantTextureClassificationDataset，RITCD)上进行实验，该数据集包含25种纹理类别，每种类别包含40张纹理图像，每张图像以不同角度旋转。本文的实验是采用10张图像作为训练集，30张图像作为测试集，实验重复进行10次。
实验结果如下表所示：
|方法|分类精度|
|:------:|:------:|
|本文方法|96.2%|
|LBP-SVM[5]|88.7%|
|Wavlettextureanalysis[6]|90.0%|
实验结果表明，本文提出的基于EMD的旋转不变纹理分类方法在分类精度上明显优于传统的LBP和小波纹理分析方法，说明EMD能够提供更多的局部时频信息，对