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为了提高椒盐噪声干扰图像的准确识别能力,提出基于纹理特征提取的图像识别方法,采用分块模板匹配方法进行椒盐噪声干扰图像的自动分割处理,利用机器学习方法对干扰图像的纹理特征提取,根据图像纹理特征的时频变换结果实现图像识别。实验结果表明,采用该方法进行椒盐噪声干扰图像识别的精度较高。
基于纹理特征提取的图像识别方法研究
【摘 要】
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为了提高椒盐噪声干扰图像的准确识别能力,提出基于纹理特征提取的图像识别方法,采用分块模板匹配方法进行椒盐噪声干扰图像的自动分割处理,利用机器学习方法对干扰图像的纹理特征提取,根据图像纹理特征的时频变换结果实现图像识别。实验结果表明,采用该方法进行椒盐噪声干扰图像识别的精度较高。
【机 构】
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西安交通大学
【出 处】
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电子元器件与信息技术
【发表日期】
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2019年11期
【基金项目】
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陕西省教育厅科研计划项目“高频输出逆变器的分时交错叠加实现技术”(项目编号:16JK2097).
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