【摘 要】
:
在图像识别领域,监控摄像头拍摄的图片因光照、距离等因素而导致模糊,然而当前图像识别方法在模糊图像识别上表现不佳。为此,根据迹变换利用迹线扫描整幅图像获取图像特征的思路,提出一种旋转局部梯度模式特征提取方法。利用局部梯度代替像素,在图像每一列上从头到尾选取采样点计算局部梯度模式特征值,同时引入图像旋转思想,图像每旋转一个角度,提取一组特征信息。最终得到有序排列的全局结构性特征,增强了对图像特征空间结
【机 构】
:
东华理工大学放射性地学大数据技术工程实验室
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目(61402102),江西省自然科学基金项目(20171BAB202005),江西省教育厅科技项目(GJJ170443,GJJ170432),江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金项目(ET201880042),江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心开放基金项目(JETRCNGDSS201802),江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金项目(JELRG-BD201
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在图像识别领域,监控摄像头拍摄的图片因光照、距离等因素而导致模糊,然而当前图像识别方法在模糊图像识别上表现不佳。为此,根据迹变换利用迹线扫描整幅图像获取图像特征的思路,提出一种旋转局部梯度模式特征提取方法。利用局部梯度代替像素,在图像每一列上从头到尾选取采样点计算局部梯度模式特征值,同时引入图像旋转思想,图像每旋转一个角度,提取一组特征信息。最终得到有序排列的全局结构性特征,增强了对图像特征空间结构性的表达能力以及旋转不变性。实验结果表明,针对模糊图像的识别,该方法较主流的深度卷积神经网络及传统特征
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