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摘要:
图像特征提取是图像过滤的关键步骤之一.对自然的原始图像进行特征提取时,鉴于单一的图像特征不能很好地表征图像视觉信息,因此,对图像的颜色、纹理特征进行分析、处理是十分必要的.针对这一问题,提出了一种基于混合模型的特征提取方法,结合图像颜色及纹理特征的优点,建立混合模型,并采用PCA(Principal Component Analysis)方法对其高维的特征信息进行处理.实验结果表明这种综合方法能够以较好的特征信息来表示图像视觉内容,达到更准确分类过滤的目的.
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文献信息
篇名 一种基于混合模型的特征提取方法
来源期刊 测控技术 学科 工学
关键词 颜色特征 纹理特征 混合特征 特征提取 PCA
年,卷(期) 2009,(z1) 所属期刊栏目 雷达和图像信号处理
研究方向 页码范围 194-197
页数 4页 分类号 TN97
字数 3738字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-8829.2009.z1.056
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 彭进业 西北大学信息科学与技术学院 99 701 13.0 21.0
2 卫颖奇 西北大学信息科学与技术学院 2 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
颜色特征
纹理特征
混合特征
特征提取
PCA
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
测控技术
月刊
1000-8829
11-1764/TB
大16开
北京2351信箱《测控技术》杂志社
82-533
1980
chi
出版文献量(篇)
8430
总下载数(次)
24
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55628
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