一類新的光場重構(gòu)方法與目標(biāo)識別仿真研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，目標(biāo)識別在社會各個(gè)領(lǐng)域中的作用日益突出。通過幾代人的不斷努力，目標(biāo)識別技術(shù)得到了長足的發(fā)展。光場作為圖像的一種特殊表示形式，得到很多學(xué)者的青睞。近年來關(guān)于光場重構(gòu)方法的研究成果越來越多，不僅豐富了光場獲取方法的研究內(nèi)容，而且在一定程度上彌補(bǔ)了圖像識別存在的不足。
　　因此，本文圍繞目標(biāo)識別和光場重構(gòu)開展了如下研究工作：
　　(1)提出一種基于小波變換與稀疏傅里葉變換相結(jié)合的光場重構(gòu)方法：利用小波變

2、換將原圖像分解為多個(gè)不同頻率的子圖像便于分別同時(shí)處理，以降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)也可有效地抑制因窗口效應(yīng)對重構(gòu)結(jié)果的影響；將高頻信息和低頻信息分開分別重構(gòu)，這有望改善并網(wǎng)恢復(fù)中小頻率丟失的問題；最后通過仿真驗(yàn)證算法的有效性。
　　(2)提出一種基于光場重構(gòu)的圖像識別算法：基于現(xiàn)有識別算法存在的問題，將重構(gòu)光場作為目標(biāo)特征庫應(yīng)用到圖像識別中；能較好地解決由于圖像的拍攝角度不同而難以識別的問題；通過仿真驗(yàn)證算法的有效性。
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