近年來,圖像分類成為了計(jì)算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。特征提取算法作為圖像分類的基礎(chǔ),備受研究者的青睞。本文采用幾何代數(shù)為數(shù)學(xué)工具,結(jié)合視頻圖像和高光譜圖像的特點(diǎn),對視頻圖像的局部不變特征和深度特征提取算法、高光譜圖像局部不變特征提取算法中的關(guān)鍵技術(shù)展開了深入研究,主要?jiǎng)?chuàng)新性工作包括:（1）視頻的運(yùn)動信息是視頻中的重要信息,特別是應(yīng)用在目標(biāo)有較大的運(yùn)動過程中,運(yùn)動信息對視頻的表征起著關(guān)鍵的作用,是表觀信息外的又一關(guān)鍵信息。因此,為了充分利用視頻空域上的表觀信息和時(shí)域上的運(yùn)動信息,本文以幾何代數(shù)為數(shù)學(xué)理論框架對視頻圖像構(gòu)造了表觀-運(yùn)動變化信息的時(shí)空幾何代數(shù)統(tǒng)一模型（unified model of apparence and motion-variation,UMAMV）。（2）高光譜圖像光譜域信息是體現(xiàn)物質(zhì)屬性的重要信息,本文利用光譜域上的梯度信息和空域上的表觀信息來表征高光譜圖像包含的宏觀信息,并以幾何代數(shù)為數(shù)學(xué)理論框架對高光譜圖像構(gòu)造了表觀-梯度變化信息的空譜幾何代數(shù)統(tǒng)一模型（unified model of spectral value and gradient chan... 

【文章來源】：深圳大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

LBP算法的基本原理

窗口在圖像不同區(qū)域的變化情況

方向變化與特征值的大小關(guān)系

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種自適應(yīng)閾值的預(yù)篩選Harris角點(diǎn)檢測方法[J]. 沈士喆,張小龍,衡偉.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2011(02)
[2]Coverage analysis for sensor networks based on Clifford algebra[J]. XIE WeiXin, CAO WenMing & MENG Shan ATR Key Laboratory of Defense Technology, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China.  Science in China（Series F:Information Sciences）. 2008(05)

碩士論文
[1]視頻中的Spatio-temporal SIFT特征點(diǎn)檢測[D]. 郭云.浙江大學(xué) 2009



本文編號：3141473