[发明专利]基于多层次模式子块划分的图像分类方法有效
| 申请号： | 201410045527.6 | 申请日： | 2014-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN103824079B | 公开（公告）日： | 2017-02-01 |
| 发明（设计）人： | 丁洪富;吕煊;李爱迪;杨凯;刘俸才;许汀汀 | 申请（专利权）人： | 重庆市国土资源和房屋勘测规划院;重庆欣荣土地房屋勘测技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46;G06T7/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400020 重庆市江北区*** | 国省代码： | 重庆;85 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于多层次模式子块划分的图像分类方法，该方法包括以下步骤提取图像多尺度下的显著性区域分布图，并根据显著性区域分布采样不同位置和大小的窗口；对图像实施超像素分割，通过分析每个窗口与其内外邻近超像素的位置和分布关系确定每个窗口出现目标的概率，构造多层次模式子块；对每一个子块做多字典特征描述，然后将其组织为张量模式用做图像的特征描述；对图像的张量描述做典范相关分析，提取图像特征向量，最后通过分类器进行分类。多层次模式子块划分，充分考虑了复杂图像中目标的整体性和层次性，一方面实现同一目标模式信息的集中描述，另一方面实现了不同目标模式信息的显著性描述。在公测图像库上的实验结果，证实了我们的方法的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多层次 模式 划分 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多层次模式子块划分的图像分类方法，其特征在于，该图像分类方法的步骤如下：步骤S1：提取图像多尺度下的显著性区域分布图，并根据显著性区域分布采样不同位置和大小的窗口；步骤S2：对图像实施超像素分割，通过分析每个窗口与其内外邻近超像素的位置和分布关系确定每个窗口出现目标的概率，构造多层次模式子块；步骤S3：对每一个子块做多字典特征描述，然后将其组织为张量模式用做图像的特征描述；步骤S4：对图像的张量描述做典范相关分析，提取图像特征向量，最后通过分类器进行分类。
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