基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取  

Feature Extraction Based on MCSF of Wavelet Multi-Scale Transform

作　　者：王春光[1] 高广珠[1] 余理富[1] 何智勇[1] 

机构地区：[1]国防科技大学电子科学与工程学院,湖南长沙410073

出　　处：《兵工自动化》2006年第9期4-4,共1页Ordnance Industry Automation

摘　　要：论文在研究目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了提取多个子带变换域中的主成份来构成目标综合特征的方法,这种特征不但包含目标的部分边缘特性和一些局部灰度分布特性,也包含目标的一些结构特性。实验结果证明这种特征可有效地用于目标匹配。A method was proposed to extract main coefficient of sub-frequency and establish object synthesis features based on object image wavelet multi-scale decomposing. These features not only include the part edge feature of object and part grey degree distribution features, but also contain some structure features. The result of experiment showed that this method could be used in match of image effectively

关 键 词：特征提取 小波多尺度分解 主成份 灰度分布特性 分解特性 多尺度小波 目标图像 

分 类 号：TN911.7[电子电信—通信与信息系统]