基于改进多尺度采样算法的模糊图像识别方法研究

本文为了提高模糊图像识别结果的准确率,引进改进多尺度采样算法,根据模糊图像的多维度采样机理,对此类图像识别方法展开设计研究。对多尺度算法的改进,设定一个识别符号模式,根据改进的结果,细致化提取模糊图像的特征与纹理细节信息;为保留在进行图像去噪处理过程中图像的真实性,可根据图像在空间映射后的维度,对其进行5×5的分解,调节模糊区域进行中值,直到终端显示三维曲面图像已十分平滑,完成模糊图像的去噪处理;引进差影法,空间映射图像边缘信息,融合关键信息后将其与原始图像匹配,匹配成功后,输出映射空间中对应的模糊图像,以此实现对模糊图像的有效识别。对比实验证明,设计的识别方法,可实现对不同模糊程度图像的有效识别,识别率超过99.5%,具有较高的模糊图像识别能力与较强的适用性。