场景图像分类方法研究

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随着数字化时代到来,图像的数量呈现出了井喷式的增长,如何让计算机按照人们的意愿对图像快速,准确的分类检索,成为计算机视觉领域一个比较棘手的问题。传统的基于底层特征进行图像分类已经很难解决千变万化的各类图像的分类检索问题。如何提取具有可分性的特征将成为研究的重点,场景图像分类其分类效果的好坏很大程度上取决于图像特征的提取和分类器的设计,考虑到同类场景目标物的不确定带来的丰富性,本文主要从特征提取方面进行深入研究。
  1)通过对底层LBP特征的研究,发现LBP特征的提取仅仅考虑了空域的纹理信息,并没有图像的频域信息,为此,给出利用LBP和Gabor变换相结合同时利用均匀模式的特征提取。即就是对多个尺度多个方向的Gabor变换图像进行LBP特征提取,然后将这些LBP特征利用均匀模式降维,降维后进行特征拼接,即GarborLBP特征作为场景图像的基本特征。
  2)此外,为了对不同场景的光照环境等具有很好的鲁棒性,以SIFT特征为基本词汇,基于词包(BOW)模型对图像提取语义特征,本文将利用空间金字塔将视觉词汇的位置信息加入到图像特征中。同时对影响BOW模型性能的两个因素:词典大小和分类器的选择进行实验探究,发现字典大小不易过小这样会导致字典表现力不足,过大则会造成维数灾难为后续处理带来不便,给出了字典大小的选择依据。
  3)将场景图像的频域纹理特征以及语义特征进行融合之后,可以获得对场景图像的多个尺度多个方向的丰富纹理信息,以及对图像尺度,旋转,光照有很好的鲁棒性特征。将融合后的特征,采用SVM分类器进行场景分类。
  场景图像的标准数据集的测试实验结果验证了本文方法的有效性。
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