一种多尺度时频纹理特征融合的场景分类算法

发布时间：2017-09-29 08:14

  本文关键词：一种多尺度时频纹理特征融合的场景分类算法

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【摘要】：场景分类目前是机器视觉领域的一个研究热点,为了解决该研究领域中分类特征的提取问题,提出了一种多尺度纹理描述子(MSTD)特征。首先,采用小波变换,获得图像在时频域上的多尺度纹理视觉全局特征信息,之后提取反映局部细节的局部二值模式(LBP)特征,在时频域上进行融合,生成多尺度纹理描述子特征,以此作为图像分类的依据,最后采用支持向量机(SVM)作为分类器进行场景分类。在4个标准数据集上进行测试,实验结果表明,该方法具有较高的分类正确率,对室外场景的分类正确率都在84%以上。所提出的分类方法充分考虑了全局特征和尺度信息,增强了单层特征的区分度,有效地改善了分类的精度。
【作者单位】： 西安理工大学自动化与信息工程学院;
【关键词】： 场景分类 多尺度 纹理特征 多尺度纹理描述子
【基金】：西安市科技计划(CXY1509(13))项目资助
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言图像的场景分类问题,实际上是利用计算机模拟人类的视觉感知原理,对包含若干语义信息的场景图像实现自动标注,它为实现合理、有效地管理海量图像数据奠定了坚实的基础,它也成为了近年来计算机视觉研究领域的关键问题之一[1-6]。早期的场景图像分类方法大都是从图像全局的

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本文编号：940898