特征融合与图像分类：小波与曲波变换的应用

"图像的特征提取和分类是图像处理领域中的关键环节，涉及图像增强、图像复原、图像编码和图像分类等多个方面。本硕士论文着重探讨了图像特征提取和分类，尤其是针对纹理图像的处理。论文提出了一种基于特征融合的纹理图像分类方法，结合了纹理图像的特点和框架小波变换，利用支撑矢量机作为分类器，提高了处理速度和识别准确率。此外，针对复杂背景中的目标检测，论文提出了一种基于特征提取和形态学处理的方法，有效减少了背景干扰，降低了运算复杂度。曲波变换由于其各向异性，被提出用于纹理图像特征提取，能更好地揭示方向信息。关键词包括特征提取、图像分类、小波变换、支撑矢量机和曲波变换。" 在图像处理中，特征提取是将图像转换为可操作的描述符的过程，这些描述符捕获了图像的重要特性，如形状、纹理、颜色等。特征提取的好坏直接影响到后续图像分类的性能。本论文指出，尽管存在多种特征描述方法，但纹理特征仍然是图像分析中的一个重要而复杂的特征。提出的特征融合方法考虑了图像不同尺度间的依赖关系和不同频带中的纹理信息，通过框架小波变换增强了特征表示，再利用支持向量机（SVM）进行分类，这种方法在处理速度和识别准确性上都有所提升。 目标检测是图像处理中的另一关键任务，尤其是在复杂背景下。论文提出的方法首先通过预处理将目标集中在含有较少背景的区域，减少了背景对检测的干扰。这种方法相比于全局分割方法，不仅思路清晰，运算效率也更高，尤其在背景复杂的情况下仍能实现良好的检测效果。 曲波变换作为一种对比小波变换更具各向异性的工具，能更有效地提取图像的方向信息，尤其适用于纹理图像的特征提取。论文中应用曲波变换进行实验，结果表明该方法能有效地反映纹理图像的方向特性，丰富了图像的表示。 这篇硕士论文对图像处理中的特征提取和分类技术进行了深入研究，提出的新方法在实践中表现出优越性，为图像理解和分析提供了新的解决方案。