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摘要:
提出了一种针对低质量的灰度图像的基于多通道Gabor小波滤波器的高鲁棒目标识别新方法.主要是利用Gabor小波设计了滤波器,滤波器的中心频率是一个从低到高的范围.滤波器采用不同方向、不同尺度,从而组成多通道滤波器.对灰度图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的灰度图像目标的特征,并对获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器中进行分类识别.对四种不同的飞机灰度图像目标进行了分类识别仿真实验.结果表明,这种特征提取方法能有效地提取灰度图像目标纹理特征,并且对噪音和形状的变化具有强鲁棒性.在应用灰度图像对目标进行识别时,神经网络的训练时间减少到10min,识别率达到94%.
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文献信息
篇名 基于多通道Gabor滤波器的高鲁棒灰度图像目标识别新方法
来源期刊 光学技术 学科 工学
关键词 多通道Gabor小波滤波器 特征提取 灰度图像 目标识别
年,卷(期) 2004,(2) 所属期刊栏目 光电成像与信息处理
研究方向 页码范围 201-203
页数 3页 分类号 TN911.73
字数 2609字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-1582.2004.02.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宋建中 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所图像室 107 1386 18.0 33.0
2 许廷发 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所图像室 8 93 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
多通道Gabor小波滤波器
特征提取
灰度图像
目标识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学技术
双月刊
1002-1582
11-1879/O4
大16开
北京市海淀区中关村南大街5号
2-830
1975
chi
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