基于BoF和迹变换多特征融合的图像纹理分类研究

针对BoF模型缺少几何特征、结构特征的表达，对纹理图像特征描述不充分等问题，提出一种基于BoF和迹变换多特征融合的图像纹理分类方法。首先通过关键点检测的方法获取纹理图像的碎片化图像，然后提取碎片化图像的迹变换特征和SIFT特征，通过特征交叉编码的方式和动态鉴别能量的方法，获取迹变换特征和SIFT特征的融合特征并进行特征单词优选，再以BoF模型进行特征编码，最后输入到支持向量机（SVM）中进行训练、预测和分类。实验在OutexTC10/TC12000和KTHTIPS纹理数据集上分别取得了100%、99.87%和97.6%的识别精度，结果表明该设计方法对具有几何特征、结构特征的纹理图像可以获得较好的分类效果，有效地提高了纹理分类的识别性能。