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题名基于BoF和迹变换多特征融合的图像纹理分类研究
被引量：1
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作者
常玉祥
汪宇玲
陈立
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机构
东华理工大学信息工程学院
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出处
《现代电子技术》
2023年第11期43-50,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62066003)
江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心开放基金(JETRCNGDSS202006)。
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文摘
针对BoF模型缺少几何特征、结构特征的表达,对纹理图像特征描述不充分等问题,提出一种基于BoF和迹变换多特征融合的图像纹理分类方法。首先通过关键点检测的方法获取纹理图像的碎片化图像,然后提取碎片化图像的迹变换特征和SIFT特征,通过特征交叉编码的方式和动态鉴别能量的方法,获取迹变换特征和SIFT特征的融合特征并进行特征单词优选,再以BoF模型进行特征编码,最后输入到支持向量机(SVM)中进行训练、预测和分类。实验在OutexTC10/TC12000和KTHTIPS纹理数据集上分别取得了100%、99.87%和97.6%的识别精度,结果表明该设计方法对具有几何特征、结构特征的纹理图像可以获得较好的分类效果,有效地提高了纹理分类的识别性能。
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关键词
图像纹理分类
特征融合
BoF模型
迹变换
特征单词优选
特征编码
实验分析
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Keywords
image texture classification
feature fusion
BoF model
trace transform
feature word optimization
feature coding
experimental analysis
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分类号
TN911.73-34
[电子电信—通信与信息系统]
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