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光照不变量特征提取新方法及其在目标识别中的应用
资料介绍
针对LNSCT光照不变量提取方法因舍弃低频分量而丢失目标轮廓信息的问题,本文提出了一种新的光照不变量提取方法 MLNCST.新方法首先用NSCT将对数域的输入图像进行第一重多尺度分解,实现低频分量和高频分量的分离;其次对高频子带系数进行Bayes Shrink阈值滤波,低频分量做逆NSCT得到其特征图像;然后对特征图像进行第二重NSCT分解,并对分解后的高频子带阈值滤波以及低频分量逆NSCT;经多重NSCT分解,最后由多次分解后的高频子带系数集提取光照不变量特征.经进一步研究光照不变量特征与原始图像之间的关系,设计了并行同步卷积神经网络-Dual Lenet,通过融合两者的高层特征来提高地面目标识别的准确率.实验结果显示,在Lenet模型下,MLNSCT比LNSCT具有更高的分类准确率,并且随着分解重数的增加分类准确率更高;同时融合了光照不变量特征的Dual lenet能进一步提高地面目标识别准确率.
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