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可见光-近红外HSV图像融合的场景类字典稀疏识别方法
刘佶鑫, 魏嫚
计算机应用
2018, 38 (12):
3355-3359.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018040806
针对典型自然场景智能观测的需求，为提高稀疏分类器在小样本数据库上的识别精度，提出一种可见光和近红外（NIR）HSV图像融合的场景类字典稀疏识别方法。首先，利用一直应用在计算机视觉显示领域中的图像HSV伪彩色处理技术将近红外图像与可见光图像融合；然后，对融合图像进行通用搜索树（GiST）特征和分层梯度方向直方图（PHOG）特征的提取与融合；最后，结合提出的类字典稀疏识别方法得到场景分类结果。所提方法在RGB-NIR数据库上的实验识别精度达到了74.75%。实验结果表明，融合近红外信息的场景图像的识别精度高于未融合时的识别精度，所提方法能够有效增加稀疏识别框架下场景目标的信息表征质量。
参考文献 |
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