检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:常丽萍[1] 李伽[1] 施朝霞[1] 郭淑琴[1]
机构地区:[1]浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310014
出 处:《光学学报》2015年第A01期118-123,共6页Acta Optica Sinica
基 金:国家自然科学基金(61304124,61205121,61306090)、浙江省自然科学基金(LY13F010009,LY15F050012)、国家博士后基金(2012M311386)、浙江工业大学自然科学基金重点项目(2013XZ003)
摘 要:针对目前光学图像识别准确率不高的问题,重点研究了基于小波空间特征谱熵的图像特征提取方法。该方法利用小波变换前后能量不变的原理,构造小波能量模式矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,并求取奇异值的特征谱熵作为图像的特征。同时,还结合反向传播神经网络来进行图像识别。实验结果表明,所提出的图像特征提取方法能够获得较高的图像正确识别率,证明了该方法的有效性。To solve the problem that present recognition accuracy of optical image is not high, the method of image feature extraction based on wavelet space feature spectrum entropy is studied deeply. According to the principle of energy is equal before and after the wavelet transform, the matrix of wavelet energy mode is constructed, and the singular value decomposition is done to the matrix, then the feature spectrum entropy of singular value is as the image feature. At the same time, the back propagation neural network is also used for image recognition. The experimental results show that the proposed image feature extraction method can obtain higher accuracy of image recognition, and the effectiveness of the method is also proved.
关 键 词:图像处理 光学图像 特征提取 小波变换 特征谱熵
分 类 号:TN911.73[电子电信—通信与信息系统]
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