目標(biāo)物體的形態(tài)譜分析與識別.pdf

1、如何提取圖像的不變性特征,構(gòu)造一個高效率的分類識別系統(tǒng)一直是計算機視覺研究領(lǐng)域的一項熱門課題.近年來,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于圖像處理的各個領(lǐng)域.由數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)基本運算定義的形態(tài)譜不僅描述了圖像的尺度分布,同時也間接描述了圖像的形狀.因此可以將其作為區(qū)別不同圖像的特征參數(shù).該文中首先對數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行了簡要的介紹,并利用其基本運算的性質(zhì),對形態(tài)譜關(guān)于圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放是否不變的特性進(jìn)行了證明與實驗分析.其次,鑒于對形態(tài)譜的上述分析,對

2、形態(tài)譜的定義進(jìn)行改進(jìn)獲得一種歸一化形態(tài)譜,使之具有對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放不敏感的特性,獲得目標(biāo)圖像的不變性特征.對于無噪聲的二值圖像,歸一化形態(tài)譜可以準(zhǔn)確地描述圖像的形狀.然而對于有噪聲的二值圖像,歸一化形態(tài)譜卻無法對圖像的形狀進(jìn)行準(zhǔn)確地定量的分析.針對歸一化形態(tài)譜對噪聲的敏感性,采用了一種具有Robust特性的交替序列形態(tài)變換,即高階形態(tài)譜.實驗證明高階形態(tài)譜同樣具有對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、縮放不敏感的特性,同時也能有效地抵抗噪聲對圖像