基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取

该文在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了提取多个子带变换域中的主成份来构成目标综合特征的方法,这种特征不但包含了目标的部分边缘特性和一些局部灰度分布特性,也包含目标的一些结构特性。这种具有综合特性的特征能更加全面的反映图像所包含的信息,如果能较好的提取出来,将对图像信息描述产生很大的影响。文中算法兼顾特征提取的质量和算法的复杂度,算法所涉及的思想有进一步研究的价值。实验结果证明这种特征可有效地用于目标匹配。