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文檔簡介
1、特征提取是模式識別中最基本的問題之一,提取有效的鑒別特征是解決目標識別問題的先決條件。圖像特征提取就是從圖像中提取出目標隱藏的結構或性質方面有意義的特征。本文主要研究了基于PCA/ICA的圖像特征提取算法。
首先,針對傳統(tǒng)的基于PCA/ICA的圖像特征提取算法及已有的改進算法,本文通過理論分析和實驗仿真,對上述多種特征提取算法進行了對比分析,并指出了改進方向。
其次,針對經(jīng)典的基于PCA的圖像特征提取算法需要對圖像進
2、行向量化處理,從而忽略圖像內在結構信息的問題,本文提出一種基于2DPCA與Wavelet PCA的圖像分塊自適應特征提取算法。該算法將圖像進行分塊,并依據(jù)圖像的像素點灰度值方差和與子塊圖像的像素點灰度值方差和進行判斷,根據(jù)判斷結果對子塊圖像自適應選擇采用2DPCA或者Wavelet PCA進行特征提取。實驗仿真結果表明,該算法有效地實現(xiàn)了圖像的特征提取,提高了圖像的分類識別率且適用性廣。
最后,針對傳統(tǒng)的基于ICA的圖像特征提
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