[发明专利]基于多尺度快速地毯覆盖法声呐图像分形特征提取方法有效
| 申请号： | 201910576509.3 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110348459B | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 金海燕;边敏艳;肖照林;赵欢 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 杜娟 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度快速地毯覆盖法声呐图像分形特征提取方法，具体如下进行：将原始声呐图像读入矩阵实验室(MATLAB)，并分解为低频分量、水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量，对水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量分别进行三维块匹配滤波后结合低频分量并利用小波重构得到去噪后的声呐图像；使用高斯金字塔对去噪后的声呐图像进行塔式分解得到多个不同尺度的图像，对不同尺度相同纹理的图像采用快速地毯覆盖法计算各图像的分形维数，之后融合各图像的分形维数得到声呐图像多尺度分形特征；将得到的声呐图像多尺度分形特征形成样本集，使用该样本集进行GA‑SVM模型训练，将待测试集输入到已经训练好的GA‑SVM模型中完成对其图像像素点的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 快速 地毯 覆盖 声呐 图像 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度快速地毯覆盖法声呐图像分形特征提取方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，将原始声呐图像读入矩阵实验室(MATLAB)，利用小波分解将原始声呐图像分解为低频分量、水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量，对水平高频分量、垂直高频分量以及对角高频分量分别进行三维块匹配滤波后结合低频分量并利用小波重构得到去噪后的声呐图像；步骤2，使用高斯金字塔对去噪后的声呐图像进行塔式分解得到多个不同尺度的图像，对不同尺度相同纹理的图像采用快速地毯覆盖法计算各图像的分形维数，之后融合各图像的分形维数得到声呐图像多尺度分形特征；步骤3，将得到的声呐图像多尺度分形特征形成样本集，使用该样本集进行GA‑SVM模型训练，将待测试集输入到已经训练好的GA‑SVM模型中完成对其图像像素点的分类。
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