双重熵快速提取ROI图像优化分类方法

• 作者: 许喜斌 赵小蕾
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: ROI 熵 互信息 K-means 图像分类
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.02.006

摘要

提出一种基于颜色熵极值及颜色熵互信息的双重熵快速提取感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的多特征图像优化分类方法.首先使用颜色熵极值性确定最相关区域,然后基于颜色熵互信息进行子区域增长,快速确定连续ROI区域,并基于所提取的ROI对图像进行Dense-SIFT特征描述,随后使用K-means聚类生成视觉词典,为了利用空间局部信息,采用金字塔匹配方法,最后将特征输入到SVM进行分类.分别在Caltech101和Caltech256数据库上选取8组数据进行实验,使用ROI提取算法获得的平均分类准确率较未使用之前提高6.86％,收敛速率提升近一半.加入颜色熵、颜色三阶矩特征后,平均分类准确率进一步提高2.36％,较改进之前总共提高9.22％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许喜斌		18	55	3.0	7.0
2	赵小蕾	中山大学新华学院	17	31	2.0	5.0