基于分形维度与灰度共生矩阵的图像分类研究的开题报告.pdf

基于分形维度与灰度共生矩阵的图像分类研究的开

题报告

一、选题背景及意义

图像是一种信息传递的重要形式，图像分类是图像处理技术中的关

键研究内容之一。传统的图像分类方法主要基于特征提取和分类器的结

合，但是这些方法存在着提取特征不充分和分类器不够精确等问题。近

年来，基于分形维度与灰度共生矩阵的图像分类技术在图像分类领域得

到了广泛的研究和应用，该方法不仅可以提高分类精度，而且可以提高

数据的准确性和可靠性。

二、研究目的

本研究旨在基于分形维度与灰度共生矩阵的图像分类技术，通过对

图像进行特征提取和分类识别，从而实现对图像的精准分类和准确识别，

为实际应用提供精确可靠的技术支持。

三、研究内容与思路

1.分形维度的计算：通过计算分形维度，提取图像的局部特征，得

到图像的分形特征向量。

2.灰度共生矩阵的计算：通过计算灰度共生矩阵，提取图像的全局

特征，得到图像的灰度特征向量。

3.特征融合与分类：将分形特征向量与灰度特征向量进行融合，并

使用分类器对融合后的特征向量进行分类识别。

四、预期成果

1.设计基于分形维度与灰度共生矩阵的图像分类系统并实现其核心

功能。

2.验证该系统具有较高的分类准确率，并与传统的图像分类方法进

行对比。

3.对系统的优化和改进提出具有可行性的建议和方案。

五、预期创新点

本研究通过应用分形维度与灰度共生矩阵技术，实现了对图像的准

确分类和识别，并提高了图像分类的可靠性和准确性，具有实用、先进

的技术特点和良好的应用前景。同时，本研究还尝试将分形维度与灰度

共生矩阵特征进行融合，提出了一种融合特征的图像分类方法，拓展了

图像分类的理论和应用领域，具有一定的创新性。