The invention discloses an image spectrum information clear and fuzzy discriminant feature extraction based method, which belongs to the technical field of image processing, mainly for image spectrum information curve extraction and statistical analysis, and its application in fuzzy image recognition. The specific implementation steps of the invention are: gray scale and 2-D discrete Fu Liye transform to the input image, while the DC component is moved to the center of the region of interest and spectrum; the statistical area, and in the statistical area in the spectral region of circular radius increases gradually and international information value statistics; in order to facilitate the observation curve, the information curve of vertical and horizontal coordinates of the normalized characteristic information extraction curve; finally, the area under the curve integral, and the statistical characteristics of distribution. The invention can be used for the fuzzy identification and classification of images, and the process of extracting and identifying the features is rapid and simple, and the classification areas are high in indexing.
【技术实现步骤摘要】
一种基于频谱段信息的图像清晰与模糊判别特征提取方法
本专利技术涉图像处理
,具体涉及通过对频谱段信息特性的提取进行统计和分析,从而达到对图像进行清晰与模糊识别的目的。
技术介绍
在获取图像过程中,人为原因、拍摄环境恶劣均会造成图像的模糊失真。不同程度的模糊将对图像分析造成或大或小的影响。因此,在对图像进行应用前,需区分图像清晰与否,避免模糊图像对后续处理结果的干扰。模糊检测识别方法大致分为三类:提取图像特征进行阈值设定、建立评价模型对图像进行评估、利用图像抠图方法(AlphaMatting等)定位模糊区域。基于DA的模糊图像识别方法“XieX,CaoZ,XiaoY,etal.Blurredimagerecognitionusingdomainadaptation[C].IEEEInternationalConferenceonImageProcessing.2015”,其虽提高了识别性能,但需先依据大量样本进行LMDR度量学习,过程繁杂。在提取图像特征进行识别的方法中,文献“王小莹,易尧华.基于SVM的模糊图像识别[J].包装工程,2016(13):179-183”利用了频率系数统计特征、峰度值、颜色饱和度三方面作为图像特征,但未能识别仅有灰度信息的图像,且特征建立过程繁杂。在上述模糊识别中,需提取图像众多特征或者构建复杂模型,而某些特殊图像并不能被识别。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的在于:针对现有模糊检测识别方法的缺陷,基于对图像频谱段信息的分析,提出一种基于频谱段信息的图像清晰与模糊判别特征提取方法,可根据统计特性的分布情况对图像进行清晰与 ...
【技术保护点】
一种基于频谱段信息的图像清晰与模糊判别特征提取方法,其特征在于,包括下列步骤:步骤1:待处理区域选取:对待处理图像进行灰度化处理后,在待处理图像中选取一个正方形区域作为兴趣区域A,兴趣区域A的边长为a,其中a为待处理图像的宽度和高度中较短的边;步骤2:对兴趣区域A进行二维离散傅立叶变换,并将直流分量搬移到频谱中心,得到图像的频域幅度谱图;步骤3:频谱信息统计:以频谱中心为圆心,统计半径为r的半个圆域外的频谱信息总和sum(r),其中半径r的取值范围为[0,a/2‑1],取值变化步长为1;再对频谱信息总和sum(r)平均化,得到sum(r)’,其中sum(r)’=sum(r)/[a
【技术特征摘要】
1.一种基于频谱段信息的图像清晰与模糊判别特征提取方法,其特征在于,包括下列步骤:步骤1:待处理区域选取:对待处理图像进行灰度化处理后,在待处理图像中选取一个正方形区域作为兴趣区域A,兴趣区域A的边长为a,其中a为待处理图像的宽度和高度中较短的边;步骤2:对兴趣区域A进行二维离散傅立叶变换,并将直流分量搬移到频谱中心,得到图像的频域幅度谱图;步骤3:频谱信息统计:以频谱中心为圆心,统计半径为r的半个圆域外的频谱信息总和sum(r),其中半径r的取值范围为[0,a/2-1],取值变化步长为1;再对频谱信息总和sum(r)平均化,得到sum(r)’,其中sum(r)’=sum(r)/[a2/2-πr2/2];将sum(r)’归...
【专利技术属性】
技术研发人员:傅志中,王琦艺,孙翊皓,徐凯,徐进,周宁,
申请(专利权)人:电子科技大学,
类型:发明
国别省市:四川,51
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