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请做小波的高手给我讲讲怎么用小波提取图像特征!
lpj
2002-04-15 10:58:25
用的是什么小波?还是小波包?怎么来选择合适小波?
做几级分解合适?是不是用小波系数作为图像的特征向量?
用小波的提取的图像特征有什么特点?相比其他方法有什么优缺点?什么图像适合用小波来提取特征?
请高手不吝赐教!
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请做小波的高手给我讲讲怎么用小波提取图像特征!
用的是什么小波?还是小波包?怎么来选择合适小波? 做几级分解合适?是不是用小波系数作为图像的特征向量? 用小波的提取的图像特征有什么特点?相比其他方法有什么优缺点?什么图像适合用小波来提取特征? 请高手不吝赐教!
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lpj
2002-05-20
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比较失望,参与的人不多:(
wsljj_2002
2002-05-20
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请问各位能不能将你们的原码给我一份,谢谢!
wsljj_2001@sina.com
听各位说小波的优点,我也想向各位高手学习一下小波。
wushunhui
2002-05-13
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我也想知道一下,我正在用小波进行图象边缘检测,可是不知道自己的做法对不对,望各位给点意见!
通过滤波器对图象进行滤波,在通过幅角的方向确定边缘点,
再用滤波器对图象进行二次滤波,再通过幅角的方向确定边缘点,就是尺度为2的小波变换,不知道是不是这样!
lpj
2002-04-29
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强烈希望大家多发表意见!!
hawk_yan
2002-04-29
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up 一下!非常感兴趣
firehorizon
2002-04-24
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gz
lpj
2002-04-22
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cris919(lovean):
那特征提取都用什么方法?
还有什么工具?
希望坛子上的其他朋友也来发表一下看法,关于特征提取和小波变换。
dylanwolf
2002-04-18
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cris919(lovean):
选用多少小波系统看具体情况不能一概而定
再说主元分析不一定是选几个小波系统而是选全部的小波系统
然后提取它们的特征向量等
什么小波也没有工式可用具体的问题只有多做实验
主元多的话神经网络的构造是一样的只是训练慢一点
如64*64图象经小波一层分解得到4个32*32子图
对低频取20个主无水平垂直方向各取8个主元对称方向仅取3个主元则共39个主元
BP神经网络为39个输入结点后两层则视情况而定
好了这就是大致情况
没有定式, 多做实验才行。
请问怎么选取主元? 根据系数大小吗?
cris919
2002-04-18
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特征提取没那么简单
是很复杂的一个过程
直方图只是一个分析工具
lpj
2002-04-18
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那就是经过小波变换之后的图像更容易提取特征了?
我以前做的特征提取都使用的直方图做特征向量,不知道你们是不是也是这样。
cris919
2002-04-17
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小波主要应用在图象压缩和边缘检测
在去噪中也有很好的应用
在故障检测也有应用
小波本身不进行特征提取
而是其它方面进行特征提取
小波只是更利于特征提取而矣
lpj
2002-04-17
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我这段的工作主要是图像分割和视频跟踪,小波在这个领域也有应用所以想了解一下。
我想你应该看过不少关于小波的论文,是不是他们做特征提取也是按你所说的方法?
btw:欢迎论坛上的其他朋友一起来讨论!
cris919
2002-04-16
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选用多少小波系统看具体情况不能一概而定
再说主元分析不一定是选几个小波系统而是选全部的小波系统
然后提取它们的特征向量等
什么小波也没有工式可用具体的问题只有多做实验
主元多的话神经网络的构造是一样的只是训练慢一点
如64*64图象经小波一层分解得到4个32*32子图
对低频取20个主无水平垂直方向各取8个主元对称方向仅取3个主元则共39个主元
BP神经网络为39个输入结点后两层则视情况而定
好了这就是大致情况
没有定式, 多做实验才行。
lpj
2002-04-16
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cris919:
用多少小波系数来描述特征呢?5个?10个?
照你的说法如果系数比较少,神经网络的构造会起到非常重要的作用,这样的话是不是对训练外的图像提取的效果会有比较大的影响?如果系数太多的话,神经网络的构造会比较复杂,速度会比较慢吧。
你做特征提取时用的什么小波?
cris919
2002-04-16
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我正在做人脸识别系统
不知你在做那方面的课题
我的课题用到了小波主元分析和神经网络
正在MATLAB仿真实现中
要做好确实很头痛
做实验前肯定有一定的理论支持
如神经网络的隐层节点数往往要实验确定最佳。
各种主元提取特征方法也在实验比较中
不能给你个定论
lpj
2002-04-16
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to cris919:
如果都是做实验确定整个提取系统,那不是很没有通用性?
比如,如果我要比较图像库中的所有图像,那这种方法的做到什么时候去呀!
另外这种方法似乎不能生成可用来比较的特征向量,因为即使神经网络的系数确定下来,小波系数的比较能反映图像的差别吗?
cris919
2002-04-15
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用什么小波很多可参考论文
小波包一般情况下体现不出什么优点但对纹理图象或细节很多的图象很适合
选择小波这可是那些搞数学的牛人想的我只用会他们的结果
用小波提取的特征可把图象分为各个方向的子图然后对子图进行特征提取
能提取更多的信息
小波是个研究热点当然不是三言两句可以把它说清楚
用www.google.com 搜索几个小波网站看一下吧
cris919
2002-04-15
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小波本身不能提取特征,
经小波变换后使能量集中在少数的小波系数中
这样便于我们来提取特征
如小波变换后再用PCA(主元分析)或用神经网络等方法提取
特征。
这往往比直接用这些方法提取效果好一点
lpj
2002-04-15
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我不想对小波做特别深入的研究,不过我对小波还是有一定的了解的,学过一段时间,对他的方向滤波的性质有一定的了解。我想比较概括的了解一下小波做特征提取的主要方法、步骤,以及和别的方法的比较。
关于
图像
特征
提取
网上发现一篇不错的文章,是关于
图像
特征
提取
的,给自己
做
的项目有点类似,发出来供大家参考。
特征
提取
是计算机视觉和
图像
处理中的一个概念。它指的是使用计算机
提取
图像
信息,决定每个
图像
的点是否属于一个
图像
特征
。
特征
提取
的结果是把
图像
上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
特征
的定义 至今为止
特征
没有万能和精确的定义。
特征
的精确定义往往
图像
特征
提取
总结
转载地址:https://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8654856
特征
提取
是计算机视觉和
图像
处理中的一个概念。它指的是使用计算机
提取
图像
信息,决定每个
图像
的点是否属于一个
图像
特征
。
特征
提取
的结果是把
图像
上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
特征
的定义 至今为止
特征
没有万能和精确的定义。...
图像
特征
提取
方法
特征
提取
是计算机视觉和
图像
处理中的一个概念。它指的是使用计算机
提取
图像
信息,决定每个
图像
的点是否属于一个
图像
特征
。
特征
提取
的结果是把
图像
上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。
特征
的定义 至今为止
特征
没有万能和精确的定义。
特征
的精确定义往往由问题或者应用类型决定。
特征
是一个数字
图像
中“有趣”的部分,它是许多计算机
图像
分析算法的
OpenCV中
图像
特征
提取
与描述
目录
图像
特征
提取
与描述
图像
的
特征
Harris和Shi-Tomas算法Harris角点检测Shi-Tomasi角点检测小结SIFT/SURF算法SIFT原理基本流程尺度空间极值检测关键点定位关键点方向确定关键点描述SURF原理小结Fast和ORB算法Fast算法FAST算法的基本流程机器学习的角点检测器非极大值抑制ORB 算法ORB算法流程BRIEF算法小结LBP和HOG
特征
算子LBP算法LBP
特征
描述圆形LBP算子旋转不变LBP
特征
Uniform Pattern LBP
特征
实现HOG算法
特征
提取
流程颜色空间
计算机视觉技术在
图像
特征
提取
中的应用研究,彩色
图像
特征
提取
研究(一)
彩色
图像
特征
提取
研究(一)彩色
图像
特征
提取
研究徐红霞摘要:以普通的彩色
图像
为例,介绍了对彩色
图像
特征
提取
的原理。其具体过程分为原
图像
的预处理、
图像
信息分析、
图像
的
特征
提取
,然后用MATLAB实现具体的过程,最后获得需要的颜色
特征
、纹理
特征
、轮廓
特征
等。关键词:彩色
图像
图像
预处理
特征
提取
1.引言1.1 选题背景近年来,数字
图像
的数量正在飞速增长,对日益庞大的
图像
库进行有效的管理尤为重要。基于内容...
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