一种特征显著性编码的极光图像分类方法

• 作者: 仇文亮 韩冰
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 日侧极光 尺度不变特征转换特征 模糊C均值 显著编码 图像分类
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 180-186
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4890字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2013.06.030

摘要

提出了一种基于静态极光图像分类的新方法.在研究了极光图像特殊性的基础上,提取极光图像的尺度不变特征转换(SIFT)特征,再利用模糊C均值聚类获得所有SIFT特征的聚类中心,根据显著编码将聚类中心的权值作为极光图像的最终特征,通过支撑向量机对3200幅极光图像进行分类.实验结果表明,所提出的新方法不但能够有效地对弧状极光进行分类,而且在复杂冕状极光图像分类时,也取得了良好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩冰	西安电子科技大学电子工程学院	24	191	8.0	13.0
5	仇文亮	西安电子科技大学电子工程学院	2	16	1.0	2.0