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摘要
为解决传统方法容易受图像噪声、大小变化与旋转影响,不易提取准确的图像特征,图像特征检测结果准确率低,稳定性差的问题,提出一种新的基于自分类和颜色空间变换的图像特征自动检测方法。通过主成分分析法对图像进行降维处理,将高维数据映射至低维空间中,降低计算复杂度与计算难度。将RGB颜色空间转换至HSV颜色,把图像看作二维信号,对图像特征进行提取时,对其三个颜色分量进行小波分解与重构处理,获取小波变换公式与逆变换公式,描述图像特征,按照小波转换结果,利用支持向量机实现图像特征自动检测。实验结果表明,所提方法和Harris方法、SIFT方法相比,能够快速准确地检测出图像特征,且对图像特征的聚类性最好,检测稳定性最高。
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