【摘 要】
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针对模糊图像的分类问题,提出了一种基于支持向量机的小波分解的图像模糊分类方法。采集样本后,首先,对图像进行灰度处理,其次对图像进行小波分解,获取第二层的水平、垂直、
【基金项目】
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科学技术研究计划优秀中青年人才项目(Z2019121/Q20191203)
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针对模糊图像的分类问题,提出了一种基于支持向量机的小波分解的图像模糊分类方法。采集样本后,首先,对图像进行灰度处理,其次对图像进行小波分解,获取第二层的水平、垂直、对角三个方向的信息,之后对图像进行傅里叶对数变换,得出三个方向的频谱信息,随即利用合适的阈值对频谱图像进行二值化,然后对频谱中的连通域边框标记处理,计算长宽比,以长宽比作为训练标准进行网络训练。实验结果表明,该方法能够大大减少模糊图像分类的计算量,在对模糊图像进行处理和分类时有很高的准确度。
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