【摘 要】
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本文提出了基于相位一致性的图像分类方法,主要涉及了室内和室外,建筑物和风景,白天和夜晚等典型场景的分类,完成了对落叶树的定位和识别。分析了基于梯度的图像特征检测方法
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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本文提出了基于相位一致性的图像分类方法,主要涉及了室内和室外,建筑物和风景,白天和夜晚等典型场景的分类,完成了对落叶树的定位和识别。分析了基于梯度的图像特征检测方法及其存在的问题;从人类视觉认知特性的角度分析了logGabor小波的性能;讨论了图像相位信息的重要性,利用相位一致性来检测图像底层特征,根据局部相位信息区分不同的图像特征,得到了描述阶跃、线、屋顶以及马赫带等图像特征的统计直方图,进而得到图像的高层语义描述;论文在计算相位一致性的同时,对噪声进行估计,完成了图像去噪而没有增加计算量。采用支持向量机作为分类器,同时为了提高分类准确率,将支持向量机的输出改为概率形式,引入拒绝机制来拒绝一些置信度较低的样本。最后对本课题作了总结和进一步的展望。
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