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申请/专利权人：上海电力大学
摘要：本发明涉及一种基于图像熵恒定的数据增强的图像分类方法，方法包括以下步骤：S1、获取样本图像，定义图像熵计算公式并计算样本图像的图像熵；S2、利用P稳定分布函数构建一个与样本图片大小一致的随机矩阵；S3、将样本图像和随机矩阵划分为大小相等的切片；S4、将样本图像切片和对应的随机矩阵切片进行矩阵乘法得到图像熵恒定的增强样本；S5、获取实际待分类图像，将所述实际待分类图像输入基于所述增强样本训练的分类模型，输出分类结果。与现有技术相比，本发明具有高效提高分类模型的分类准确性等优点。
主权项：1.一种基于图像熵恒定的数据增强的图像分类方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1、获取样本图像，定义图像熵计算公式并计算样本图像的图像熵；S2、利用P稳定分布函数构建一个与样本图片大小一致的随机矩阵；S3、将样本图像和随机矩阵划分为大小相等的切片；S4、将样本图像切片和对应的随机矩阵切片进行矩阵乘法得到图像熵恒定的增强样本；S5、获取实际待分类图像，将所述实际待分类图像输入基于所述增强样本训练的分类模型，输出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海电力大学 一种基于图像熵恒定的数据增强的图像分类方法
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