一種基于 Gabor 小波的超像素圖像尺度空間特征提取算法

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摘要：為了對復(fù)雜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行高效表示和分析，提取有價值的圖像特征信息，研究超像素圖像尺度空間特征提取算法.使用一般濾波器構(gòu)造出多級濾波器，使用多級濾波器抑制圖像背景濾波，處理原始圖像，對處理后的原始圖像，進(jìn)行超像素處理，以超像素為基元，分割圖像，作為目標(biāo)尺度空間，利用Gabor小波濾波器提取尺度空間特征，提取不受圖像大小變化影響的尺度，為最佳尺度，計算特征值，提取對應(yīng)的尺度空間特征.實驗結(jié)果表明：基于Gabor小波的超像素圖像尺度空間特征提取方法計算簡單、速度快，特征值重復(fù)率不高，特征點提取效果較優(yōu).

關(guān)鍵詞：Gabor小波；多級濾波器；特征提取；超像素處理

中圖分類號：TP751文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

A Scale Space Feature Extraction Algorithm for SuperpixelImage Based on Gabor Wavelet

LU Jinhua

（School of Information Management， Minnan University of Science and Technology， Shishi 362700， China）

Abstract： In order to efficiently represent and analyze complex image data and extract valuable image feature information， a superpixel image scale spatial feature extraction algorithm is proposed. Using a general filter， a multi-level filter is constructed to suppress image background filtering and process the original image. The processed original image undergoes superpixel processing， using superpixels as primitives， segmenting the image， and using Gabor wavelet filter to extract scale space features， extracting scales that are not affected by image size changes as the optimal scale， and calculating feature values， extracting corresponding scale space features. The experimental results show that the Gabor wavelet based method to extracting scale spatial features from superpixel images is computationally simple and fast， with a low repetition rate of feature values and favorable feature point extraction results.

Key words： gabor wavelet; multi-level filter; feature extraction; superpixel processing

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，越來越多的信息存在于網(wǎng)絡(luò)之中，文本、視頻、圖像等網(wǎng)絡(luò)信息資源越來越豐富.為了在不同尺度上提取圖像特征，以捕捉圖像中的細(xì)節(jié)和整體信息，并保留圖像中的空間連續(xù)性信息，研究超像素圖像尺度空間特征提取算法.

超像素是指將圖像像素聚類成若干個具有相似特征的連通區(qū)域，具有較好的空間連續(xù)性11.王立國等2利用超像素分割圖提出了一種利用多尺度多方向局部二值模式，采用了多個尺寸窗口組合的方式，更有效地提取紋理特征.劉燁等3提出了一種簡單線性迭代聚類算法，使用超像素算法SLIC對巖石圖像進(jìn)行預(yù)分割，實現(xiàn)巖石薄片圖像自動組分識別.李欣等分割電解槽紅外圖像中的功能區(qū)域，提出超像素混合合并方法，提高功能區(qū)域分割的準(zhǔn)確性，綜合各區(qū)域溫度特征可有效評估電解狀態(tài).

在每個通道上，應(yīng)用Gabor小波，進(jìn)行圖像特征提取，進(jìn)一步獲取輸入圖像局部特征.因此，本文提出了基于Gabor小波的超像素圖像尺度空間特征提取算法.

1超像素圖像尺度空間特征提取方法設(shè)計

1.1抑制目標(biāo)尺度空間背景雜波

在超像素圖像尺度空間特征提取中，圖像信息是最為準(zhǔn)確的，因此以目標(biāo)尺度空間的原始圖像作為提取尺度空間分析對象，從原始圖像中提取出尺度空間特征。（剩余3328字）