论文部分内容阅读
为提高超分辨图像的检索和识别能力,需要对图像细粒度进行分类处理,提出基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)多分类的超分辨图像细粒度分类算法。采用融合滤波方法处理,实现图像预处理,考虑超分辨率图像具有的仿射区域不变性能提取细粒度多特征,并进行多特征块稀疏匹配,最后将匹配结果输入到支持向量机多分类模型中,实现超分辨图像细粒度分类。仿真结果表明,采用该方法进行超分辨图像细粒度分类的准确性较高,分辨力较好,提高了超分辨图像的检索能力。