【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2011年第28卷第10期 244-248页,共5页

【作 者】： 丁伟杰 [1] ; 金弟 [2] ; 孔霆 [1]

【摘 要】 研究海浮游生物优化识别问题,为识别彩色浮游生物图像,由于生物品种繁多,形态不同。用传统的人工方法,样本的分类统计较慢,难度大。为解决上述问题,采用融合小波分解和颜色信息熵的分块图像特征提取与识别算法。提取浮游生物图像分块后的三层小波分解的数学特征,结合四叉树分块后的颜色信息熵构造特征向量,采用支持向量机分类方法对浮游生物图像进行分类决策。通过对500幅样本图像进行实验,平均识别率可以达到83.7%,识别时间为56秒。实验表明：与传统的PCA的图像识别方法及基于内容的图像识别方法相比,改进算法识别彩色图像性能效果好,在算法上显著提高了识别效率,并具有良好的稳定性。