基于SVM的模糊图像识别

• 作者: 易尧华 王小莹
• 来源期刊: 包装工程
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊图像 特征提取 SVM 识别
• 年，卷（期）: 2016,（13）
• 所属期刊栏目: 包装印刷
• 页码范围: 179-183
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

目的 研究如何准确识别清晰图像与不同程度的模糊失真图像.方法 首先对图像进行特征提取,主要从离散余弦变换域内的频率系数统计特征、峰度值、颜色饱和度三方面进行.然后在不同程度的模糊图像库中,利用支持向量机分辨出模糊图像.结果 基于上述3种图像特征的组合,非常适合用于描述图像模糊现象,并且运用支持向量机分类器可以较为准确快速地区分出高斯模糊图像和清晰图像.结论 提取模糊图像具有表征性的特征,可应用于不同程度模糊图像的识别,且运用支持向量机分类结果准确度也较高.此方法可应用于图像处理前期,剔除有碍信息表达的模糊图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	易尧华		30	200	9.0	13.0
2	王小莹		1	0	0.0	0.0