基于圖像差異性特征描述的目標(biāo)識別方法及其應(yīng)用.pdf

1、圖像識別是模式識別技術(shù)在圖像領(lǐng)域中的具體應(yīng)用，它運(yùn)用模式識別的原理，把圖像的主要特征當(dāng)作基礎(chǔ)，利用計(jì)算機(jī)找出圖像中有哪些物體，或可以說是對圖像中的物體進(jìn)行分類。圖像的目標(biāo)識別屬于人工智能的研究領(lǐng)域，應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、多媒體技術(shù)、人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，相應(yīng)產(chǎn)生了大量的圖像目標(biāo)識別方法。
　　本文在分析了現(xiàn)有各種圖像識別方法的基礎(chǔ)上，對基于特征描述的圖像目標(biāo)識別技術(shù)進(jìn)行了深入研究。主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行了理論和實(shí)驗(yàn)研

2、究。
　　基于圖像匹配的相似性度量理論，創(chuàng)造性地提出了一套新的差異度量理論體系，建立了一種基于模糊隸屬度的差異度量方法：首先提出了差異的概念，之后定義了其計(jì)算公式，并分析了其相關(guān)的性質(zhì)。隨后將上述理論應(yīng)用到圖像處理過程中，通過轉(zhuǎn)換公式將圖像像素點(diǎn)的灰度值轉(zhuǎn)變?yōu)椴町愔?，使得人眼睛對灰度級的敏感度由非線性轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性變化，有利于圖像的進(jìn)一步處理。接下來分別從圖像特征點(diǎn)和特征區(qū)域兩個(gè)角度出發(fā)，引入差異值概念：對經(jīng)典 SIFT算法進(jìn)行改進(jìn)，