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基于离敞小波变换的图像融合算法在特征表达上存在不足,将双树复小波变换引入到彩色图像融合中,对彩色图像的3通道分别进行融合,各通道低频取加权平均,高频去较大值的方法.融合效果评价除了使用均方根误差、峰值信噪比和熵外,还使用了通用的主观与客观相结合的方法.实验结果表明,获得的融合图像效果较好,优于离散小波融合算法. 相似文献
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传统的云型识别主要是提取云的颜色、纹理和形状等特征,但这些特征中存在不相关和冗余特征,导致云型识别率降低.在最大相关最小冗余(max relevance and min-redundancy,mRMR)特征选择方法的基础上,运用互信息标准化形式(Symmetrical Uncertainty,SU)克服互信息偏向于取值较多属性的固有缺点,提出了改进的mRMR特征选择方法,对云的综合特征集进行特征筛选,筛选出最优特征子集,运用支持向量机进行云型识别.试验结果表明该方法优于mRMR方法,使层云、积云、高积云、卷云和晴空5种天空类型的总正确率提高,特征选择前、后的总识别率分别为86.96%、89.04%,识别率提高了2%;对于云型识别研究,经过特征选择后可知纹理特征优于形状特征,基于形状的Zernike矩优于HU不变矩,基于纹理的灰度共生矩阵为最优特征提取方法. 相似文献
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