10.3969/j.issn.1001-2400.2013.06.030
一种特征显著性编码的极光图像分类方法
提出了一种基于静态极光图像分类的新方法.在研究了极光图像特殊性的基础上,提取极光图像的尺度不变特征转换(SIFT)特征,再利用模糊C均值聚类获得所有SIFT特征的聚类中心,根据显著编码将聚类中心的权值作为极光图像的最终特征,通过支撑向量机对3200幅极光图像进行分类.实验结果表明,所提出的新方法不但能够有效地对弧状极光进行分类,而且在复杂冕状极光图像分类时,也取得了良好效果.
日侧极光、尺度不变特征转换特征、模糊C均值、显著编码、图像分类
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TN911.73
国家自然科学基金资助项目41031064,60902082;陕西省自然科学基础研究计划资助项目2011JQ8019;海洋公益性行业科研专项资助项目201005017;教育部留学回国人员科研启动基金;中央高校基本科研业务基金资助项目K5051302008
2013-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
180-186
