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基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取
被引:2
作者
:
王春光
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机构:
国防科技大学电子科学与工程学院
王春光
高广珠
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高广珠
余理富
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国防科技大学电子科学与工程学院
余理富
机构
:
[1]
国防科技大学电子科学与工程学院
来源
:
计算机仿真
|
2005年
/ 12期
关键词
:
小波多尺度分解;
图像处理;
特征提取;
子带主成份;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.41 [];
学科分类号
:
080203 ;
摘要
:
该文在研究了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,这种特征不但包含了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。这种具有综合特性的特征能更加全面的反映图像所包含的信息,如果能较好的提取出来,将对图像信息描述产生很大的影响。文中算法兼顾特征提取的质量和算法的复杂度,算法所涉及的思想有进一步研究的价值。实验结果证明这种特征可有效地用于目标匹配。
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页数:4
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