彩色图像统计正交分析方法  

Statistically Orthogonal Analysis Method for Color Image

作　　者：吴飞[1,2] 荆晓远[1] 李昆[1] 姚永芳[1] 

机构地区：[1]南京邮电大学自动化学院,江苏南京210003 [2]南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003

出　　处：《计算机技术与发展》2014年第6期127-130,135,共5页Computer Technology and Development

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61073113;61272273);教育部博士点博导类基金(20093223110001);教育部新世纪人才项目(NCET-09-0162);江苏省普通高校研究生科研创新计划(CXLX13_465);江苏省333工程(BRA2011175)

摘　　要：彩色图像含有比灰度图像更丰富的信息,因此在图像识别中扮演重要的角色。RGB彩色空间是使用最为广泛的彩色空间。通常R、G、B三分量间存在相关性。彩色图像识别技术的关键是如何有效使用分量间的补信息、消除冗余,并且提取有效的鉴别特征。文中提出了一种新的彩色图像特征提取方法,即彩色图像统计正交分析(CISOA)。该方法按照R、G、B的顺序依次提取三分量的鉴别特征,并保证各分量所提取的特征满足统计正交约束。在彩色人脸和掌纹图像数据库的实验结果表明此方法具有较好的识别效果。Color images can provide more useful information than grayscale images,and therefore they play an important role in the field of image recognition.The RGB color space is a basic and widely used color space.Usually,there exists much correlation between R,G and B components.The key of color image recognition technique is how to effectively utilize the complementary information between color components,reduce their redundancy and extract effective discriminating features.In this paper,propose a new color image feature extraction approach named Color Image Statistically Orthogonal Analysis（ CISOA）.It serially extracts discriminating features in the order of R,G and B components by imposing statistically orthogonal constraints.The experiment results on color face and palmprint image databases demonstrate the effectiveness of the proposed approach.

关 键 词：RGB彩色空间 彩色图像识别 消除冗余 提取有效特征 统计正交约束 

分 类 号：O235[理学—运筹学与控制论]