【摘 要】
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本文提出了一种基于zernike矩的极光图像检测算法。该算法首先对每幅图像提取zernike矩特征,然后用欧氏距离衡量图像之间的相似性,最后再依据相似程度用kNN方法进行分类。现
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本文提出了一种基于zernike矩的极光图像检测算法。该算法首先对每幅图像提取zernike矩特征,然后用欧氏距离衡量图像之间的相似性,最后再依据相似程度用kNN方法进行分类。现实生活中的极光图像会不可避免的受到噪声因素的干扰,这就需要检测算法具有很好的鲁棒性。有时为了适应图像旋转的需求,也需要这种算法具有旋转不变性,而基于zernike矩的极光图像检测算法正好具备这些特点。与传统的LBP特征提取方法相比,由于连续正交的zernike矩是定义在极坐标下的,因此本身具有旋转不变性。通过实验表明,在图像添加噪
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