不變量特征的構(gòu)造及在目標識別中的應(yīng)用.pdf

1、圖像不變量特征的提取與構(gòu)造是模式識別和計算機視覺領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)之一。有效地、并盡可能多地從復(fù)雜多變的模式表現(xiàn)形式中提取出目標本原的重要特征，而且與目標的各種空間變換(包括平移、尺度、旋轉(zhuǎn)等變換)和觀察角度、位置等因素?zé)o關(guān)，并不受目標圖像獲取條件和環(huán)境的影響，這將會使后期識別工作變得比較容易。 圖像區(qū)域不變矩集合是反映形狀特征的一種重要的特征集，可根據(jù)需要構(gòu)造出各種復(fù)雜的變換不變量，這種技術(shù)正受到越來越多的關(guān)注。由于目前可利用的不

2、變矩特征十分有限，適用范圍也需要進一步明確，應(yīng)用領(lǐng)域也需要進一步推廣，有關(guān)這方面內(nèi)容還需要作更深入的理論分析和更細致的實驗檢驗。本文正是在這一背景下對不變量特征的構(gòu)造及在目標識別中的應(yīng)用進行了深入的研究。本文的創(chuàng)造性研究成果主要有： (1)總結(jié)了圖像旋轉(zhuǎn)不變矩構(gòu)造的一般規(guī)律,提出三角函數(shù)構(gòu)造旋轉(zhuǎn)不變矩的方法,得到了新的不變矩通式,并產(chǎn)生了一個較大的旋轉(zhuǎn)、比例平移不變矩集。在此基礎(chǔ)上,提出不變矩各階子式的概念，進而設(shè)計了一種濾波器式

3、不變矩快速算法,能有效避免大量子多項式的重復(fù)計算從而提高不變矩的計算和生成效率。論文還得出輪廓鏈圍成區(qū)域的矩和不變矩計算式。 (2)介紹了仿射變換參數(shù)在3維空間內(nèi)的幾何意義以及仿射不變矩與旋轉(zhuǎn)不變矩的關(guān)系,分析了仿射不變矩的構(gòu)造方法，并作了一些補充性研究。提出了幾種新的仿射不變矩，當視點距離觀測圖像較遠時，這些不變矩能在深度信息未知的情況下識別三維空間中繞三個坐標軸旋轉(zhuǎn)的平面圖像。提出仿射變換圖像的矩矢量和跟隨矢量的概念，并有效地

4、應(yīng)用于仿射變換圖像的配準和校正。這種方法具有快速、精度高而且簡單直接的特點。 (3)定義了n維平移比例變換不變量的一般形式,提出一種任意高維旋轉(zhuǎn)變換不變量---n維轉(zhuǎn)動慣量的通式,并得出兩個三維旋轉(zhuǎn)、比例平移不變矩:Crot3,1Crot3,2，可用于識別3維圖形。 (4)研究了圖像在被卷積模糊的情況下，各種矩、不變矩的變化規(guī)律，并首次從復(fù)數(shù)矩的角度進行分析得出一類模糊不變矩子集。實驗證明利用該不變矩子集能有效地識別經(jīng)過旋轉(zhuǎn)

5、、比例變換和高斯卷積模糊的物體。 (5)經(jīng)典的圖像輪廓跟蹤算法會提取出圖像中各個目標的外輪廓和內(nèi)孔洞鏈的總集合，這兩種鏈集混合在一起，不易區(qū)分。針對這個情況本文提出了一種根據(jù)輪廓鏈點集判別外輪廓和內(nèi)孔洞的算法。 (6)提出一種將任意階、任意次不變矩值進行數(shù)量級標準化處理的辦法，這將自動平衡各個不變矩特征值對分類器的影響。采用了有關(guān)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行圖像模式識別的若干關(guān)鍵技術(shù)，包括訓(xùn)練進度估計，可信度估計，網(wǎng)絡(luò)輸入輸出設(shè)計，訓(xùn)練