摘要：提出一种利用分维特征，即自然纹理的自由似性进行纹理识别的研究，利用原始图像、高灰度图像、低灰度图像、四个方面（０°，４５°，９０°，１３５°）的梯度图像及二阶多分维共八个分维数作为特征值：分维的计算采用改进的盒子计数法（ＭＢＣＭ）；最后利用反向传播（ＢＰ）神经网络进行纹理的分类识别。实验结果与其它技术进行了比较，并提出利用维纳滤波进一步改进分类性能。

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