基于形态学成分分析的静态极光图像分类算法

来源 :光子学报 | 被引量 : 5次 | 上传用户：tangtang4211

【摘要】

：

为了解决海量极光图像手工分类效率低下的问题,提出一种静态极光图像自动分类系统,使用形态学成分分析将极光纹理从复杂背景中分离出来,从纹理中提取特征并利用支持向量机进行分类.实验结果表明:该算法分类正确率较之于传统方法均提高约10%,当分类器支持向量机+线性核函数时,分类速度最快,最适合于海量数据的处理.

【作者】

：

付蓉李洁高新波

【机构】

：

西安电子科技大学电子工程学院,西安工程大学计算机科学学院

【出处】

：

光子学报

【发表日期】

：

2010年06期

【关键词】

：

图像分类形态学成分分析支持向量机日侧冕状极光 Image classification Morphological Component Analysis

【基金项目】

：

国家自然科学基金（60702061、60402038）和中国气象局公益性行业（气象）科研专项经费（GYHY200706043）资助

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