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針對典型自然場景智能觀測的需求，為提高稀疏分類器在小樣本數據庫上的識別精度，提出一種可見光和近紅外（ NIR） HSV圖像融合的場景類字典稀疏識別方法。首先，利用一直應用在計算機視覺顯示領域中的圖像HSV偽彩色處理技術將近紅外圖像與可見光圖像融合；然后，對融合圖像進行通用搜索樹（GiST）特征和分層梯度方向直方圖（ PHOG）特征的提取與融合；最后，結合提出的類字典稀疏識別方法得到場景分類結果。所提方法在RGB-NIR數據庫上的實驗識別精度達到了74. 75%。實驗結果表明，融合近紅外信息的場景圖像的識別精度高于未融合時的識別精度，所提方法能夠有效增加稀疏識別框架下場景目標的信息表征質量。
場景識別作為模式識別、計算機視覺系統、信號處理及人機交互等學科的重要技術，在圖像（視頻）檢索、計算機視覺任務、數字圖像處理、機器人移動定位、相機智能場景識別等方面都有非常重要的研究意義。常見的場景大致可以分為四類：自然場景、城市場景、室內場景和事件場景。
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