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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(yīng)提升小波變換的雙尺度算法、改進(jìn)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(yù)處理的基礎(chǔ)之上,先是利用自適應(yīng)提升的小波變換將原始的極光圖像分為幾個(gè)子圖像,然后再對(duì)各個(gè)子圖像進(jìn)行變尺度的高斯濾波。用局部二值模式進(jìn)行對(duì)子圖像進(jìn)行特征的提取,最后用模糊的近鄰分類算法對(duì)其進(jìn)行分類。仿真實(shí)驗(yàn)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(duì)普通的噪聲,例如高斯噪聲和椒鹽噪聲,都有較好的魯棒性。

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