【摘要】：三維多焦距圖像棧中的有效信息分布在不同的圖像層上,其特征提取及分類跟普通二維圖像有很大區(qū)別。針對圖像棧的分類問題,提出了一種基于多方向圖像融合的多線性特征提取和分類方法。首先,通過圖像融合獲取三維圖像棧沿多個(gè)正交方向的融合圖像,并從中提取特征;然后,通過典型相關(guān)分析(canonical correlation analysis,CCA)方法,將不同方向融合圖像提取的特征進(jìn)行融合并抽取組合的典型相關(guān)特征用于圖像分類;其次,由于圖像棧數(shù)據(jù)包含了樣本、類別和方向等多個(gè)影響分類的因素,因此將多方向圖像融合方法嵌入到多線性分析中,綜合考慮多個(gè)因素交互作用時(shí)對圖像棧分類的影響。本文提出的方法在線蟲圖像棧數(shù)據(jù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),識別率達(dá)到了97.0%,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有較高的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:The effective information in the 3D multi-focal image stack is distributed on different image layers, and its feature extraction and classification are quite different from those in general two-dimensional images. To solve the problem of image stack classification, a multi-linear feature extraction and classification method based on multi-directional image fusion is proposed. Firstly, the fusion images along several orthogonal directions are obtained by image fusion, and the features are extracted from them. Then, by using the canonical correlation analysis (canonical correlation analysis,CCA) method, the features extracted from different directions fusion images are fused and the combined canonical correlation features are extracted for image classification. Secondly, because the image stack data includes several factors, such as sample, category and direction, so the multi-direction image fusion method is embedded into the multi-linear analysis, and the influence of the multi-factor interaction on the image stack classification is considered comprehensively. The method proposed in this paper is tested on nematode image stack data and the recognition rate reaches 97.0. The experimental results show that the method has high accuracy.
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61301254) 湖南省自然科學(xué)基金(14JJ3069)資助項(xiàng)目
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2420708