基于紋理頻譜的特征空間研究及其在圖像識(shí)別中的應(yīng)用.pdf

1、圖像識(shí)別因其在理論與應(yīng)用中的潛在價(jià)值，近年來(lái)一直是圖像處理、機(jī)器視覺(jué)、模式識(shí)別等領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)之一。圖像識(shí)別系統(tǒng)主要由如下幾部分組成：預(yù)處理、特征提取以及特征分類(lèi)。其中，特征提取是關(guān)鍵，學(xué)習(xí)算法的選擇、學(xué)習(xí)效率和識(shí)別準(zhǔn)確率在很大程度上都依賴于特征提取。本文側(cè)重于對(duì)紋理圖像和人臉的識(shí)別。 紋理頻譜法及其簡(jiǎn)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(guò)大，而且存儲(chǔ)和計(jì)算代價(jià)也大；而局部二值模式?jīng)]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(huì)損失某些有用的判別信息。針對(duì)上述方法的不足，本文提出了相應(yīng)的解決方法。主要的研究工作與創(chuàng)新總結(jié)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(jué)特性。 2) 提出了統(tǒng)一紋理頻譜和ε