基于几何代数的图像特征提取算法研究

发布时间：2021-04-16 12:57

　　近年来,图像分类成为了计算机视觉和模式识别领域的一个研究热点。特征提取算法作为图像分类的基础,备受研究者的青睐。本文采用几何代数为数学工具,结合视频图像和高光谱图像的特点,对视频图像的局部不变特征和深度特征提取算法、高光谱图像局部不变特征提取算法中的关键技术展开了深入研究,主要创新性工作包括:（1）视频的运动信息是视频中的重要信息,特别是应用在目标有较大的运动过程中,运动信息对视频的表征起着关键的作用,是表观信息外的又一关键信息。因此,为了充分利用视频空域上的表观信息和时域上的运动信息,本文以几何代数为数学理论框架对视频图像构造了表观-运动变化信息的时空几何代数统一模型（unified model of apparence and motion-variation,UMAMV）。（2）高光谱图像光谱域信息是体现物质属性的重要信息,本文利用光谱域上的梯度信息和空域上的表观信息来表征高光谱图像包含的宏观信息,并以几何代数为数学理论框架对高光谱图像构造了表观-梯度变化信息的空谱几何代数统一模型（unified model of spectral value and gradient chan... 

【文章来源】：深圳大学广东省

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

LBP算法的基本原理

窗口在图像不同区域的变化情况

方向变化与特征值的大小关系

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种自适应阈值的预筛选Harris角点检测方法[J]. 沈士喆,张小龙,衡伟.  数据采集与处理. 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)

硕士论文
[1]视频中的Spatio-temporal SIFT特征点检测[D]. 郭云.浙江大学 2009



本文编号：3141473