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摘要:
传统的静态灰度图像多特征识别方法,在混合光照干扰下,静态灰度图像中经常会出现大量的干扰因素,导致识别结果不完整、处理速度慢等问题.为此提出一种基于Sobel算子和张量分类器的混合光照干扰下静态灰度图像多特征识别方法.采用Sobel算子提取静态灰度图像特征,将水平和垂直方向的梯度、灰度特征相融合构成静态特征,采用背景建模的方式对静态特征进行加权处理.对灰度图像特征进行多尺度变换,结合加权结果,将图像纹理特征和梯度特征结合,获取新特征.利用FSTM灰度图像分类器,对受到混合光照干扰的静态灰度图像新特征进行分类,获取最优质分类张量面,构建特征识别的决策函数,识别出静态图像的多特征.实验证明,相较于传统方法,所提方法识别效率高且多特征细节完整,具有较高鲁棒性.
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文献信息
篇名 混合光照干扰下静态灰度图像多特征识别仿真
来源期刊 计算机仿真 学科
关键词 混合光照干扰 静态灰度图像 图像多特征 识别
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 仿真服务化
研究方向 页码范围 395-398,436
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2021.04.080
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混合光照干扰
静态灰度图像
图像多特征
识别
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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出版文献量(篇)
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