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题名分层自适应的炉内火焰图像显著点提取方法
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作者
张晓琳
崔宁宁
杨涛
李洁
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机构
内蒙古科技大学信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第3期858-862,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61164018)
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文摘
针对锅炉和工业生产中产生的大量炉内火焰图像的特征提取问题,提出一种分层自适应显著点提取方法。首先利用块逆概率差模型将原图像转换为块逆概率差(BDIP)图像。在此基础上,将得到的BDIP图像进行Haar小波变换,利用改进的加权方法计算出二维图像的显著值,然后通过提出的自适应的方法构建一棵非平衡四叉树,树的根节点代表整幅图像的显著值,根据每棵子树的显著值占父节点显著值的比例确定子树的显著点数目。该算法与基于BDIP的和基于Haar小波变换的显著点提取算法对比,实验结果表明,边缘准确率和综合特征检索精度都至少提高了10%和3.5%。结果说明,该算法不仅克服了传统显著点提取时数目过多以及提取点不显著的缺点,同时还避免了显著点的局部聚集。
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关键词
显著点
块逆概率差
小波变换
火焰图像
特征提取
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Keywords
salient point
Block Difference of Inverse Probabilities （BDIP）
wavelet transform
furnace flame image
feature extraction
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分类号
TP391.413
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名面向边缘特征的遥感影像可匹配性度量
被引量：1
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作者
巨西诺
孙继银
王鹏
高晶
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机构
第二炮兵工程大学
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第11期1381-1386,共6页
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基金
部委基金(No.5132202XX)资助
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文摘
为了提高基准图制备的有效性,需要对前期遥感影像的可匹配性进行预测.在边缘特征中,提出基于块逆概率差纹理基元共生矩阵的遥感影像可匹配性度量方法.首先,利用边缘密度将遥感影像分为不可匹配区和潜在可匹配区,并从潜在可匹配区选取部分图像样本作为训练集;其次,对样本图像构建块逆概率差纹理基元共生矩阵,计算边缘特征向量;再次,利用仿真实验计算样本图像实际匹配概率,采用支持向量机回归方式利用边缘特征向量构建匹配概率预测模型;最后,对整幅遥感影像采用匹配概率预测模型预测匹配概率.实验证明,该方法预测的匹配概率与实际匹配概率平均平方误差低,平方相关系数强,并且对于灰度校正后的同一卫星遥感影像其预测模型是通用的,不仅能满足遥感影像可匹配性度量需求,并能对匹配算法选择提供决策支持.
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关键词
可匹配性
块逆概率差
共生矩阵
纹理基元
支持向量机回归
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Keywords
Matching performance
Block difference of inverse probabilities
Cooccurrencematrix
Texture cell
Support Vector Regression （SVR）
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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