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電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>顯示及光電>結(jié)合LoG邊緣檢測和ELPQ的模糊圖像識別算法

結(jié)合LoG邊緣檢測和ELPQ的模糊圖像識別算法

2021-04-23 | rar | 4.21 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  針對原始的局部相位量化( Local phaseα quantization,LPQ算法對具有模糊不變性的相位特征描述不準(zhǔn)確、缺少對圖像重要細(xì)節(jié)信息描述的缺點(diǎn),提岀了一種結(jié)合高斯拉普拉斯( Laplace of gaussian,LoG邊緣檢測和增強(qiáng)局部相位量化(Enhanced Local Phase Quantization,ELPQ的模糊圖像識別算法,記為 MRELPQ& MSLOG( Multi-- resolution ELPQ and Multi-scaleLoG)。首先,在頻域中,將圖像進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換后得到的實(shí)部與虛部進(jìn)行正負(fù)量化和幅值量化,得到互補(bǔ)的符號特征ELPQ S和幅值特征ELPQ_M;其次,在空間域中,利用多尺度高斯拉普拉斯與圖像進(jìn)行卷積得到圖像空間域的邊緣特征;最后,將頻域上的符號特征巸LPQS和幅值特征 ELPQ M與空間域上的邊緣特征結(jié)合,生成最終的特征直方圖,采用SVM進(jìn)行識別。在有模糊干擾的 Brodatz和KTH-TIPS紋理庫中,文中提出的ELPQ算法相比原始的LPQ算法有較大的性能提升,且空間域和頻域結(jié)合的 MRELPQ& MSLOG算法能進(jìn)一步提高算法的識別性能;在具有模糊的AR、 Extend Yale b人臉庫和實(shí)際拍攝的鐵路扣件庫中,將 MRELPQ& MSLOG算法與目前模糊魯棒性較妤的算法進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn), MRELPQ& MSLOG算法保持著較髙的識別率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, MRELPQ& MSLOG算法對模糊具有較強(qiáng)的魯棒性,且特征提取時(shí)間較短,具有實(shí)時(shí)性。

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