【摘 要】
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为改良稠密SIFT特征难以捕获图像深层细节信息的缺陷,提出一种基于多尺度分析的稠密SIFT特征提取方法。将小波分析的多尺度结构与稠密SIFT特征提取方法相结合,在小波空间中提取图像不同层面、不同方向上的稠密SIFT特征,通过特征融合生成的新特征保留稠密SIFT特征易于计算、采样点均衡等优点,兼具稀疏SIFT特征的多尺度结构,有利于发现图像中隐藏的深层信息。实验结果表明,该方法可有效提升图像分类结果
【基金项目】
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国家自然科学基金广东联合基金项目（U1401257）, 四川省科技厅应用基础计划基金项目（2014JY0172）
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为改良稠密SIFT特征难以捕获图像深层细节信息的缺陷,提出一种基于多尺度分析的稠密SIFT特征提取方法。将小波分析的多尺度结构与稠密SIFT特征提取方法相结合,在小波空间中提取图像不同层面、不同方向上的稠密SIFT特征,通过特征融合生成的新特征保留稠密SIFT特征易于计算、采样点均衡等优点,兼具稀疏SIFT特征的多尺度结构,有利于发现图像中隐藏的深层信息。实验结果表明,该方法可有效提升图像分类结果准确率。
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