基于紋理頻譜的特征空間研究及其在圖像識別中的應用.pdf

1、圖像識別因其在理論與應用中的潛在價值，近年來一直是圖像處理、機器視覺、模式識別等領域中的研究熱點之一。圖像識別系統(tǒng)主要由如下幾部分組成：預處理、特征提取以及特征分類。其中，特征提取是關鍵，學習算法的選擇、學習效率和識別準確率在很大程度上都依賴于特征提取。本文側重于對紋理圖像和人臉的識別。 紋理頻譜法及其簡化版——局部二值模式，是兩種非常有效的紋理特征提取方法，用作描述圖像的局部紋理單元，并取得了顯著的效果。然而，紋理頻譜的局限之

2、處不僅在于它所提取的特征規(guī)模過大，而且存儲和計算代價也大；而局部二值模式沒有考慮到圖像由于噪聲和量化所引起的含糊性和不精確性，提取的特征會損失某些有用的判別信息。針對上述方法的不足，本文提出了相應的解決方法。主要的研究工作與創(chuàng)新總結如下： 1) 提出了模糊局部二值模式，把模糊化技巧引入到原始局部二值模式的定義之中，使其盡可能地不敏感于由噪聲和量化所引起的含糊性，因而能更加符合人眼的視覺特性。 2) 提出了統(tǒng)一紋理頻譜和ε