基于非线性尺度空间的航拍场景分类

陈苏婷; 王卓; 王奇

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基于非线性尺度空间的航拍场景分类

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针对尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法在航拍场景分类中提取特征时,易造成边界模糊和细节丢失且无法描述颜色信息的问题,结合视觉词袋模型,提出了非线性尺度空间下融合颜色特征的新型颜色风式特征检测子(Color-KAZE,C-KAZE).通过KAZE构造非线性尺度空间来检测特征信息;对颜色模型(Hue,Saturation,Value,HSV)非等间隔量化获取颜色量化矩阵,进而生成C-KAZE特征描述子;利用视觉词袋和空间金字塔匹配模型融合多特征.实验表明,该算法相比SIFT算法在场景分类准确率方面提高了约8%.C-KAZE描述子增强了KAZE的特征描述能力,突破了SIFT算法特征描述单一、边缘细节模糊的局限性,显著提升了无人机航拍图像的分类效果.

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来源
《上海交通大学学报》 |2017年第10期|1228-1234|共7页
作者
陈苏婷; 王卓; 王奇;
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作者单位

南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
无人机航拍图像; 场景分类; 颜色风式特征检测子; 非线性尺度空间;

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