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摘要:
针对红外图像边缘模糊、噪声较多的特点,文中提出一种新的基于Gabor滤波器和特征加权的红外图像识别方法.该方法利用Gabor滤波器的多尺度特性对红外图像进行特征抽取,然后根据Gabor特征矢量中邻近分量的离散程度对其自身进行加权.通过对三种不同类型的红外车辆进行识别测试以及与传统的方法进行比较,结果表明Gabor特征矢量经过加权处理后,能够有效降低红外图像识别的错误率,增强鲁棒性.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于Gabor滤波器和特征加权的红外图像识别
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 Gabor滤波 识别 红外图像 特征提取 特征加权 鲁棒性
年,卷(期) 2004,(32) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 22-24
页数 3页 分类号 TP391
字数 3624字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.32.007
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 杨静宇 南京理工大学计算机系 623 11098 50.0 74.0
2 刘正东 南京理工大学计算机系 10 199 8.0 10.0
3 赵英男 南京理工大学计算机系 7 133 7.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
Gabor滤波
识别
红外图像
特征提取
特征加权
鲁棒性
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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