基于小波分析的子带特征提取与选择方法

• 作者: 何智勇 余理富 王春光 高广珠
• 来源期刊: 国防科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 小波多尺度分解 图像处理 特征提取 子带主成分
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 电子工程·计算机工程
• 页码范围: 85-89
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2817字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2486.2006.01.019

摘要

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法.该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量.这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息.由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点.这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王春光	国防科技大学电子科学与工程学院	11	151	8.0	11.0
2	高广珠	国防科技大学电子科学与工程学院	10	204	7.0	10.0
3	余理富	国防科技大学电子科学与工程学院	25	311	10.0	17.0
4	何智勇	国防科技大学电子科学与工程学院	9	199	7.0	9.0