| 基于傅里叶描述子和加权稀疏表示的军事图像分类方法 |
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| 引用本文： | 谢泽奇,张会敏,张善文. 基于傅里叶描述子和加权稀疏表示的军事图像分类方法[J]. 计算机应用与软件, 2019, 36(3): 68-71,75 |
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| 作者姓名： | 谢泽奇 张会敏 张善文 |
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| 作者单位： | 郑州大学西亚斯国际学院 河南郑州451150;郑州大学西亚斯国际学院 河南郑州451150;郑州大学西亚斯国际学院 河南郑州451150 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;河南省高等学校青年骨干教师培养计划;河南省科技厅重点研发与推广专项(科技攻关)项目;郑州大学西亚斯国际学院科研资助项目 |
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| 摘 要： | 军事图像分类是一个重要的研究方向。在傅里叶描述子和加权稀疏表示的基础上,提出一种军事图像分类方法。利用Canny算法提取军事图像的轮廓特征,计算轮廓点的中心距离序列;再将该序列转换为极坐标转换,进行傅里叶变换,得到军事图像的改进傅里叶描述子;利用加权稀疏表示分类方法对图像进行分类。该方法的优点在于提取的傅里叶描述子具有很好的平移、旋转、尺度缩放和轮廓起始点的不变性。加权稀疏表示能够克服遮挡、弱特征、视角和姿态变化等因素的影响,并且具有较强的形状区分能力。在ICL军事图像数据库上进行分类实验,分类率高达92%以上。结果表明,该方法是有效可行的,能够为军事图像自动分类识别系统提供技术参考。
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| 关 键 词： | 军事图像分类 中心-边界距离序列 改进傅里叶描述子 加权稀疏表示分类 |
MILITARY IMAGE CLASSIFICATION BASED ON FOURIER DESCRIPTOR AND WEIGHTED SPARSE REPRESENTATION |
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| Xie Zeqi,Zhang Huimin,Zhang Shanwen. MILITARY IMAGE CLASSIFICATION BASED ON FOURIER DESCRIPTOR AND WEIGHTED SPARSE REPRESENTATION[J]. Computer Applications and Software, 2019, 36(3): 68-71,75 |
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| Authors: | Xie Zeqi Zhang Huimin Zhang Shanwen |
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| Affiliation: | (SIAS International University, Zhengzhou University, Zhengzhou 451150, Henan, China) |
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