基于小波變換和不變矩的圖像目標識別算法研究.pdf

1、該文重點研究了小波分析及不變矩在圖像目標識別中的應用.利用矩不變量進行形體識別一直是圖像識別的研究重點.該文詳細介紹了幾何矩、Hu矩不變矩的概念、性質(zhì)及在圖像識別中的應用,針對這幾種傳統(tǒng)不變矩的缺點:它們都是在整個圖像空間中計算得到的圖像的全局特征,容易受到噪聲的干擾.該文引入了新的矩不變量—小波矩不變量,它將小波分析用于不變矩中,使其具有平移、旋轉(zhuǎn)和比例不變性.利用小波矩不僅可以得到圖像的全局特征,而且也可以得到圖像的局部特征,還增加

2、了小波對圖像結(jié)構(gòu)精細特征把握能力強的優(yōu)點,因而在識別相似物體方面具有更高的識別率.該文以小波不變量為特征,并對所提取的特征進行優(yōu)化選擇,最后用優(yōu)化后的特征與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器相結(jié)合進行目標圖像識別.從小波矩的整體性特點出發(fā),該文提出用小波模極大值法進行圖像預處理,提高目標區(qū)域分割的精度,并在此基礎(chǔ)上進行圖像區(qū)域分割.該文通過仿真實驗,對三類飛機六十個樣本進行識別,得出了Hu矩、小波矩在是否含有噪聲的情況下的識別結(jié)果并對識別性能進行了比較