彩色纹理特征抽取和选择算法及其在海洋生物分类中的应用

项目名称： 彩色纹理特征抽取和选择算法及其在海洋生物分类中的应用

项目编号： No.61401413

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 孙鑫

作者单位： 中国海洋大学

项目金额： 27万元

中文摘要： 纹理和颜色是人类区分不同事物的重要视觉线索。尤其在海洋生物分类中，生物表面的颜色和纹理特征是分辨其物种类别和品种质量的两个必不可少的因素。但现有的纹理分类研究中大部分是以灰度图像为基础的，这样就导致了颜色这个重要辨别信息的丢失。本课题拟提出图像的彩色纹理张量表示模型，以同时保持彩色图像的本质空间结构信息和色彩分量间的依赖关系；在此基础上提出彩色纹理张量的多重线性特征抽取算法，获得一副彩色图像紧致的纹理特征表示；针对局部纹理特征和全局纹理特征分别提出相应的特征选择算法，用于选择出具有最大相关、最大内部依赖和最小冗余的纹理特征子集用于目标识别和图像分类。最后，我们拟将上述理论模型和算法在海洋生物分类中进行应用探索，主要包括两个方面：一是在养殖海域水下采集的海洋生物图像中对海洋生物的物种进行识别；二是对捕捞的扇贝根据扇贝壳表面彩色纹理特征对其种类和品质进行分类。

中文关键词： 图像特征抽取；深度学习；纹理特征；数据表示；图像特征分析

英文摘要： Texture and color are two important cues in numerous processes of human cognition. It is particularly important to halobios classification. Species recognition and quality classification are mainly relied on both the texture and color characteristics of t

英文关键词： Image Feature Extraction；Deep Learning；Texture Feature；Data Representation；Image Feature Analysis