Contourlet变换和分形维的图像特征提取与识别

• 作者: 刘欢 李金忠 罗文浪 肖根福 谭云兰
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: Contourlet变换 分形维 组合不变矩 特征提取 图像识别
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 图形与图像技术及其它
• 页码范围: 2401-2405
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5168字
• 语种: 中文

摘要

针对图像单一特征量目标识别率不高的问题,提出一种基于Contourlet变换和分形维的特征提取与识别算法.首先对图像进行Contourlet变换(CT)得到低频子带和高频子带,然后计算低频子带的组合不变矩特征,同时通过代价函数挑选最优高频子带,提取高频子带的分形维特征并使用对比敏感函数(CSF)对不同高频子带的分形维数加权,最后将提取出的低频特征以及高频特征组合成复合特征向量,利用欧氏距离进行相似性度量完成图像目标物识别,该算法有效地融合了不变矩的全局不变性和Contourlet变换的多尺度、多方向局部细节特性.对比实验结果表明,该方法在各种变化条件下均具有较好的识别效果和运行效率,平均识别率达96%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗文浪	井冈山大学电子与信息工程学院	58	106	5.0	7.0
3	谭云兰	井冈山大学电子与信息工程学院	37	243	9.0	13.0
5	刘欢	井冈山大学电子与信息工程学院	21	98	4.0	9.0
7	肖根福	井冈山大学机电学院	26	155	6.0	12.0