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《模式识别与人工智能》 2017年02期
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图像深度层次特征提取算法

李钦  游雄  李科  汤奋  
【摘要】:完成众多视觉任务的关键是提取具有较强表达能力的图像特征,传统的图像特征仅描述图像某一方面的信息,表达能力受到很大限制.文中基于卷积神经网络提出图像深度层次特征(DHF)提取算法,通过对图像的层层抽象表达,可以有效挖掘隐藏在图像内部的本质信息.首先基于卷积神经网络产生图像特征图,选取卷积输出层的特征图构建图像阶层结构.然后基于匹配实验选择最佳的层级组合,采用信息熵描述低层级特征图,采用区域平均的方法描述高层级特征图,最终构建具有较强表达能力的DHF特征.实验表明,相比已有特征,DHF特征优势明显,可以高效准确地完成图像匹配任务.

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 李钦;游雄;李科;张彦喜;;PCA-SIFT特征匹配算法研究[J];测绘工程;2016年04期
2 徐天阳;吴小俊;;基于Gabor变换的快速跟踪算法[J];计算机工程与应用;2016年06期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 夏瑜;基于结构的纹理特征及应用研究[D];中国科学技术大学;2014年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 林川;李亚;曹以隽;;考虑微动机制与感受野特性的轮廓检测模型[J];计算机工程与应用;2016年24期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 刘怀鹏;基于WorldView-2数据的城市典型绿化树种分类[D];内蒙古农业大学;2016年
2 刘涛;基于图像分析技术的小麦群体农学参数获取与群体质量评价研究[D];扬州大学;2016年
3 赵贞贞;基于光吸收传感的电子鼻气体图谱处理方法研究[D];重庆大学;2016年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
1 郑守住;程朋根;陈晓勇;陈绍杰;;结合改进特征算法和狄洛尼三角网的图像匹配方法[J];测绘科学;2015年02期
2 郭文静;李军;;基于改进SIFT的图像拼接算法[J];工业控制计算机;2014年11期
3 浮丹丹;周绍光;徐洋;陈超;;基于主成分分析的点云平面拟合技术研究[J];测绘工程;2014年04期
4 牛俊伟;郝向阳;刘松林;;一种改进的SIFT特征提取算法[J];测绘科学技术学报;2014年02期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 张蓓蕾;刘洪玮;;基于马尔可夫随机场的单目图像深度估计[J];微型电脑应用;2010年11期
4 牛连丁;赵志杰;金雪松;孙华东;王海涛;;基于支持向量机的图像深度提取方法[J];哈尔滨商业大学学报(自然科学版);2012年05期
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6 袁红星;吴少群;朱仁祥;胡劲松;安鹏;;利用深度传感器大数据的单目图像深度估计[J];计算机辅助设计与图形学学报;2013年12期
7 张蓓蕾;孙韶媛;武江伟;谷小婧;;基于DRF-MAP模型的单目图像深度估计的改进算法[J];红外技术;2009年12期
8 邓小玲;倪江群;代芬;李震;;基于LLOM的单目图像深度图估计算法[J];计算机应用研究;2012年11期
9 李国平;刘华冠;李长春;张天厚;;基于机器视觉的物料袋图像深度信息的提取[J];济南大学学报(自然科学版);2010年02期
10 陈朝阳,尹智科;井下图像深度信息提取方法[J];舰船电子工程;2004年02期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 Grigorev Aleksei;基于深度学习的单目图像深度估计[D];哈尔滨工业大学;2016年
2 张蓓蕾;基于马尔可夫场理论的单目图像深度估计研究[D];东华大学;2010年
3 陈婷婷;基于纹理特征概率模型的图像深度信息提取方法[D];哈尔滨商业大学;2015年
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