一种基于特征增强的图像分类方法
公开
摘要
本发明提供了一种基于特征增强的图像分类方法。获取预分类图像，并提取图像特征；采用残差特征增强算法对所述图像特征进行增强处理，生成增强特征；将所述增强特征进行特征分类，并计算每类增强特征的参考特征参数；根据所述参考特征参数，确定每张预分类图像的综合特征均值；将所述综合特征均值进行梯度划分，确定每个综合特征均值对应的梯度；根据所述梯度，将所述预分类图像进行分类。本发明是通过对图像的特征增强技术，本发明在计算每张图像的参数的时候，计算的每张图像的综合特征值，然后通过综合特征值的梯度划分方法，对预分类的图像进行分类本发明能够迅速的对图像进行分类，而特征增强之后，实现图像的高效分类。
基本信息
专利标题 ：
一种基于特征增强的图像分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627327A
申请号 ：
CN202110414447.3
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2021-04-16
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
何婧媛李富星姜宁
申请人 ：
延安大学
申请人地址 ：
陕西省延安市宝塔区圣地路580号
代理机构 ：
北京华沛德权律师事务所
代理人 ：
房德权
优先权 ：
CN202110414447.3
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06V10/56 G06K9/62 G06N3/08 G06N3/04
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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