發(fā)布時間：2017-09-29 08:14

  本文關鍵詞：一種多尺度時頻紋理特征融合的場景分類算法

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【摘要】：場景分類目前是機器視覺領域的一個研究熱點,為了解決該研究領域中分類特征的提取問題,提出了一種多尺度紋理描述子(MSTD)特征。首先,采用小波變換,獲得圖像在時頻域上的多尺度紋理視覺全局特征信息,之后提取反映局部細節(jié)的局部二值模式(LBP)特征,在時頻域上進行融合,生成多尺度紋理描述子特征,以此作為圖像分類的依據(jù),最后采用支持向量機(SVM)作為分類器進行場景分類。在4個標準數(shù)據(jù)集上進行測試,實驗結果表明,該方法具有較高的分類正確率,對室外場景的分類正確率都在84%以上。所提出的分類方法充分考慮了全局特征和尺度信息,增強了單層特征的區(qū)分度,有效地改善了分類的精度。
【作者單位】： 西安理工大學自動化與信息工程學院;
【關鍵詞】： 場景分類 多尺度 紋理特征 多尺度紋理描述子
【基金】：西安市科技計劃(CXY1509(13))項目資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言圖像的場景分類問題,實際上是利用計算機模擬人類的視覺感知原理,對包含若干語義信息的場景圖像實現(xiàn)自動標注,它為實現(xiàn)合理、有效地管理海量圖像數(shù)據(jù)奠定了堅實的基礎,它也成為了近年來計算機視覺研究領域的關鍵問題之一[1-6]。早期的場景圖像分類方法大都是從圖像全局的

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