資料介紹
針對原始的局部相位量化( Local phaseα quantization,LPQ算法對具有模糊不變性的相位特征描述不準確、缺少對圖像重要細節(jié)信息描述的缺點,提岀了一種結(jié)合高斯拉普拉斯( Laplace of gaussian,LoG邊緣檢測和增強局部相位量化(Enhanced Local Phase Quantization,ELPQ的模糊圖像識別算法,記為 MRELPQ& MSLOG( Multi-- resolution ELPQ and Multi-scaleLoG)。首先,在頻域中,將圖像進行短時傅里葉變換后得到的實部與虛部進行正負量化和幅值量化,得到互補的符號特征ELPQ S和幅值特征ELPQ_M;其次,在空間域中,利用多尺度高斯拉普拉斯與圖像進行卷積得到圖像空間域的邊緣特征;最后,將頻域上的符號特征巸LPQS和幅值特征 ELPQ M與空間域上的邊緣特征結(jié)合,生成最終的特征直方圖,采用SVM進行識別。在有模糊干擾的 Brodatz和KTH-TIPS紋理庫中,文中提出的ELPQ算法相比原始的LPQ算法有較大的性能提升,且空間域和頻域結(jié)合的 MRELPQ& MSLOG算法能進一步提高算法的識別性能;在具有模糊的AR、 Extend Yale b人臉庫和實際拍攝的鐵路扣件庫中,將 MRELPQ& MSLOG算法與目前模糊魯棒性較妤的算法進行對比發(fā)現(xiàn), MRELPQ& MSLOG算法保持著較髙的識別率。實驗結(jié)果表明, MRELPQ& MSLOG算法對模糊具有較強的魯棒性,且特征提取時間較短,具有實時性。
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