发明 基于多尺度快速地毯覆盖法声呐图像分形特征提取方法 【特价】 高校 已公示无需二变
图像处理 图像滤波 机器学习 1人
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摘要：本发明公开了一种基于多尺度快速地毯覆盖法声呐图像分形特征提取方法，具体如下进行：将原始声呐图像读入矩阵实验室(MATLAB)，并分解为低频分量、水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量，对水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量分别进行三维块匹配滤波后结合低频分量并利用小波重构得到去噪后的声呐图像；使用高斯金字塔对去噪后的声呐图像进行塔式分解得到多个不同尺度的图像，对不同尺度相同纹理的图像采用快速地毯覆盖法计算各图像的分形维数，之后融合各图像的分形维数得到声呐图像多尺度分形特征；将得到的声呐图像多尺度分形特征形成样本集，使用该样本集进行GA‑SVM模型训练，将待测试集输入到已经训练好的GA‑SVM模型中完成对其图像像素点的分类。
