[发明专利]基于概率密度分布字典和马尔可夫转移特征的图像分类方法有效
| 申请号： | 202010542010.3 | 申请日： | 2020-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN111783848B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 宋传鸣;葛明博;刘丹;王相海 | 申请（专利权）人： | 辽宁师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/84 |
| 代理公司： | 大连非凡专利事务所 21220 | 代理人： | 闪红霞 |
| 地址： | 116000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于概率分布参数特征和马尔可夫转移特征的图像分类方法，首先，采用柯西分布、拉普拉斯分布、广义高斯分布和α‑稳态分布为原子，建立一个分布字典，对输入图像的不同尺度、不同子带下的高频小波变换系数分布进行拟合；利用1阶差分算子分别计算离散余弦变换系数沿水平方向、竖直方向的马尔可夫转移概率；将概率密度分布参数特征和马尔可夫转移概率参数特征作为分类特征，以支持向量机LIBSVM作为分类器，以径向基函数作为核函数，训练得到一种基于支持向量机LIBSVM的、用于屏幕内容图像和自然图像的分类器，进而实现屏幕内容图像块和自然图像块的自动分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 概率 密度 分布 字典 马尔可夫 转移 特征 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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