基于块分解的超分辨率图像特征零样本分类

摘要：

当前的图像特征零样本分类方法忽略了图像块的分解,导致特征分类结果误差较大、真实性较差.为此提出基于块分解的超分辨率图像特征零样本分类方法.利用块分解方法将图像分解为图像块,采用小波分解方法完成图像去噪.构建图像语义融合模型,融合图像中语义特征.利用自适应加权算法分类语义特征,实现图像特征零样本分类.实验结果表明,图像零样本分类方法的准确度较高,AUC指标测试结果验证了研究方法的分类结果具有理想的真实性.

关键词：块分解、超分辨率图像、特征提取、零样本分类、小波包变换

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：常州市科技支撑计划社会发展项目;江苏高校哲学社会科学研究一般项目;江苏高校哲学社会科学研究一般项目;江苏理工学院教学改革与研究项目;江苏理工学院教学改革与研究项目

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：248-251,262