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采用当前方法识别特定虚拟图像中存在的局部多变特征时,识别多变特征所用的时间较长,得到的识别结果与实际不符,存在识别效率低和识别准确率低的问题。提出特定虚拟图像局部多变特征识别方法,在不改变原有样本协方差结构的基础上,采用PCA降维算法调整类间离散矩阵和类内离散矩阵,最大化类间聚类、最小化类内距离,去除特定虚拟图像中存在的无用数据和冗余信息。融合非局域全变分和结构张量构建图像去噪模型,利用图像去噪模型去除特定虚拟图像中存在的噪声。对预处理后的特定虚拟图像进行Contourlet变换,在不同方向、不同尺