針對單一特征難以精確地表達復(fù)雜圖像內(nèi)容的問題,提出基于顏色通道融合特征的現(xiàn)勘圖像分類算法。首先,分別在H,S和V三個顏色通道上提取圖像的LBP特征和GIST特征,并利用顏色空間信息進行加權(quán)融合;然后,將融合的LBP和GIST特征串聯(lián)形成新的特征描述向量,并用于訓(xùn)練分類器以實現(xiàn)精確地現(xiàn)勘圖像分類。在現(xiàn)勘圖像數(shù)據(jù)庫上,大量實驗結(jié)果顯示提出的現(xiàn)勘圖像分類算法優(yōu)于基于單一特征的圖像分類正確率。 

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【文章目錄】：
0 引言
1 基于顏色通道融合特征的現(xiàn)勘圖像分類算法
    1.1 基于顏色通道的LBP特征
    1.2 基于顏色通道的GIST特征
    1.3 融合特征
    1.4 SVM多分類
2 實驗結(jié)果
    2.1 實驗數(shù)據(jù)庫
    2.2 分類性能評價指標(biāo)
    2.3 實驗結(jié)果與分析
3 結(jié)語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]現(xiàn)勘圖像檢索綜述[J]. 劉穎,胡丹,范九倫.  電子學(xué)報. 2018(03)
[2]多通道多模式融合LBP特征的紋理相似度計算[J]. 劉濤,周先春,嚴(yán)錫君.  計算機應(yīng)用研究. 2018(12)
[3]局部Gist特征匹配核的場景分類[J]. 楊昭,高雋,謝昭,吳克偉.  中國圖象圖形學(xué)報. 2013(03)



本文編號：3724430