支持向量机纹理图像分类

资 源 简 介

支持向量机纹理图像分类

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，特别适合解决小样本、非线性和高维模式识别问题。在纹理图像分类任务中，SVM能充分利用纹理特征之间的差异，实现高效的分类效果。

纹理图像分类的核心在于特征提取。常用的纹理特征包括局部二值模式（LBP）、灰度共生矩阵（GLCM）等统计特征，以及Gabor滤波器提取的频域特征。这些特征能够有效表征图像中的纹理信息，为后续分类提供判别依据。

在实现过程中，首先需要构建纹理特征数据集。通过滑动窗口等方式从原始图像中提取局部纹理块，计算每个块的特征向量，并标注对应的纹理类别。然后，将数据集划分为训练集和测试集，用于模型的训练和验证。

SVM模型的性能依赖于核函数的选择。对于纹理分类，常用的核函数包括线性核、多项式核和高斯径向基核（RBF）。其中RBF核特别适合处理非线性可分的纹理特征空间。通过交叉验证可以确定最优的核函数类型及其参数。

为了提高分类准确率，可以结合多尺度特征融合策略。在不同的尺度空间提取纹理特征，然后融合这些特征输入到SVM中进行分类。这种方法能够捕捉到纹理的多尺度特性，显著提升分类性能。

在实际应用中，需要注意类别不平衡问题。可以采用样本加权或过采样等技术来平衡不同纹理类别的样本数量，避免模型偏向于样本较多的类别。