基于Shearlet变换的井下图像差异性特征提取方法

• 作者: 张英俊 潘理虎 黄玉
• 来源期刊: 工矿自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 煤矿考勤 人脸识别 特征提取 Shearlet变换 特征编码 Shannon熵
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 实验研究
• 页码范围: 64-68
• 页数: 5页
• 分类号: TD67
• 语种: 中文
• DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.03.015

摘要

针对井下收集的人脸图像易受煤尘干扰且一般特征提取方法对噪声较敏感的问题,提出一种基于Shearlet变换的井下图像差异性特征提取方法.首先利用Shearlet变换将图像进行多尺度多方向分解,然后对同一尺度的各方向子图利用实部特征进行编码融合,进而根据各尺度子图的Shannon熵值赋予不同权值进行再融合,最后对低频子图和融合后的高频子图利用Shearlet逆变换重构得到差异性图像.实验结果表明,该方法具有较好的客观评价指标与主观效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘理虎		95	287	10.0	12.0
2	张英俊		63	275	9.0	13.0
3	黄玉		2	1	1.0	1.0