1、紋理是自然界物體表面的自然屬性。按照對(duì)紋理的表示，紋理可以分為圖像紋理、動(dòng)態(tài)紋理和三維紋理。動(dòng)態(tài)紋理是一種空間重復(fù)且隨時(shí)間變化的視覺模式，它構(gòu)成了在時(shí)間上具有某種穩(wěn)定特性的圖像序列。動(dòng)態(tài)紋理分類作為紋理分析研究的重要內(nèi)容，它在軍事、工業(yè)、醫(yī)學(xué)、智能交通、氣象學(xué)、公共安全等領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用前景。因此，動(dòng)態(tài)紋理分類的研究已成為令人關(guān)注的具有挑戰(zhàn)性的研究課題。
　　 雖然小波變換廣泛應(yīng)用于紋理分類中，但是傳統(tǒng)的實(shí)小波變換具有平移敏感

2、性、缺乏方向選擇性、缺少相位信息等缺點(diǎn)，復(fù)小波變換可以有效的克服實(shí)小波的缺點(diǎn)。因此本文主要研究基于復(fù)小波變換的動(dòng)態(tài)紋理分類算法，主要工作如下：
　　 1.基于對(duì)偶樹復(fù)小波變換的動(dòng)態(tài)紋理分類。針對(duì)復(fù)小波變換所有子帶的相位近似服從均勻分布，直接采用相位并不能充分體現(xiàn)復(fù)小波變換的優(yōu)勢(shì)，本文提出了一種結(jié)合復(fù)小波變換系數(shù)幅度和相對(duì)相位信息的能量特征。依據(jù)復(fù)小波變換系數(shù)的實(shí)部和虛部服從的廣義高斯分布，研究了復(fù)小波變換系數(shù)幅度服從的概率分布，

3、同時(shí)驗(yàn)證了相對(duì)相位服從Von Mises分布。針對(duì)廣義高斯分布只能對(duì)單一實(shí)隨機(jī)變量建立統(tǒng)計(jì)模型的缺點(diǎn)，提出了一種基于復(fù)小波變換系數(shù)的復(fù)廣義高斯分布參數(shù)的新紋理特征。最后，采用兩種代表性的分類器，k近鄰分類器和支持向量機(jī)，對(duì)所提出的特征進(jìn)行了動(dòng)態(tài)紋理分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文提出的基于對(duì)偶樹復(fù)小波變換的動(dòng)態(tài)紋理特征的良好性能。
　　 2.基于空時(shí)復(fù)小波變換的動(dòng)態(tài)紋理分類。首先提出了一種新型的空時(shí)復(fù)小波變換，它既可以保持了空時(shí)實(shí)小波的