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一种基于多特征的集成SVM噪点检测方法

摘要

本发明公开一种基于多特征的集成SVM噪点检测方法,包括六步。步骤一,输入含噪图像,生成含噪图像的图像矩阵;步骤二,逐个像素点提取像素点的局部二值特征和加权差分特征作为样本特征,并对噪声点和非噪声点做不同标记,噪声点标记为1,非噪声点标记为0;步骤三、通过随机选择的方法选择一定数量的样本特征作为训练样本集X;步骤四,输入X训练多个支持向量机,并对其结果进行集成得到分类模型;步骤五,用训练好的强分类器(分类模型)H进行噪点检测;步骤六,输出噪点所在位置的图像矩阵。本发明泛化能力较强,具有较高的噪点检测率,可以实现对任何一副含噪图像的噪点检测。

著录项

  • 公开/公告号CN109034235B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽理工大学;

    申请/专利号CN201810800603.8

  • 申请日2018-07-20

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/40(20060101);

  • 代理机构61237 西安知诚思迈知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人麦春明

  • 地址 232001 安徽省淮南市泰丰大街168号

  • 入库时间 2022-08-23 12:33:33

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