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离散小波域copula模型图像分类方法

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本发明提出一种在离散小波的高频子带和低频子带上分别建立copula模型的方法来表示图像，并应用于图像的分类。在图像特征提取阶段，首先将图像进行三层离散小波分解，在每一分解层的3个高频子带和1个低频子带上建立高斯copula模型，三层共12个高斯copula模型，高斯copula模型之间的相似度用Jeffrey距离来计算。在图像分类阶段，计算离散小波域所有子带的12个高斯copula模型的加权Jeffrey距离来实现图像分类。相比较于现有的离散小波域高斯copula模型，本发明能将分类准确率提高2到5个百分点。

著录项

公开/公告号CN108280470B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-06-04

原文格式PDF
申请/专利权人宜宾学院;
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申请/专利号CN201810042253.3
发明设计人李朝荣;李明勇;何苏;
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申请日2018-01-21
分类号G06K9/62(20060101);
代理机构
代理人
地址 644000 四川省宜宾市酒圣路8号
入库时间 2022-08-23 11:54:46

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