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基于提升小波變換的極光分類算法

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  本文提出了一種新的基于自適應提升小波變換的雙尺度算法、改進的局部二值模式和模糊近鄰分類相結(jié)合的極光分類算法。該算法在極光圖像預處理的基礎之上,先是利用自適應提升的小波變換將原始的極光圖像分為幾個子圖像,然后再對各個子圖像進行變尺度的高斯濾波。用局部二值模式進行對子圖像進行特征的提取,最后用模糊的近鄰分類算法對其進行分類。仿真實驗證明,首先本文算法的分類效率高于其他極光分類算法,其次就是本文算法對普通的噪聲,例如高斯噪聲和椒鹽噪聲,都有較好的魯棒性。

基于提升小波變換的極光分類算法

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