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1、圖像模式識(shí)別一直以來(lái)都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的核心問(wèn)題,它涉及圖像預(yù)處理、特征提取和描述、特征組合和選擇、圖像應(yīng)用技術(shù)等多個(gè)研究方面。近年來(lái),將圖像數(shù)據(jù)看成單純的數(shù)據(jù)集合、進(jìn)行全局處理的傳統(tǒng)方式,已經(jīng)越來(lái)越不適應(yīng)實(shí)際應(yīng)用需求;Marr提出的機(jī)器視覺(jué)理論認(rèn)為,圖像是由各個(gè)局部的區(qū)域組成的,有關(guān)人類視覺(jué)機(jī)理的研究成果表明,人腦對(duì)圖像的處理是按照局部化處理方式進(jìn)行;利用局部化特征可以顯著改進(jìn)和加速各種圖像識(shí)別方法,目前,基于局部不變特征的圖像處理方
2、法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像處理、圖像檢索和遙感圖像目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域。可以預(yù)期,利用局部不變特征來(lái)識(shí)別圖像內(nèi)容將逐漸成了主流的圖像處理方法。
本文著重從局部不變特征的角度去解釋和研究圖像,研究重點(diǎn)及相應(yīng)的研究成果包括以下幾個(gè)方面:
(1)尺度空間的基礎(chǔ)理論研究。尺度空間是局部不變特征提取技術(shù)直接的理論基礎(chǔ),早期的尺度空間思想一直處于理論驗(yàn)證和實(shí)踐探索階段,研究人員一般根據(jù)研究課題的需要,對(duì)數(shù)據(jù)的尺度特征參數(shù)進(jìn)行定義和選
3、擇。本文從分析尺度空間中的偏導(dǎo)數(shù)算子的性質(zhì)入手,對(duì)尺度自適應(yīng)檢測(cè)機(jī)制進(jìn)行建模,通過(guò)分析尺度空間中一維和二維信號(hào)的尺度檢測(cè)過(guò)程,從而得出尺度選擇的一般過(guò)程,最后通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析,驗(yàn)證了使用尺度空間作為局部不變特征的數(shù)據(jù)表示方式的優(yōu)勢(shì)。文中明確了尺度空間中的尺度正規(guī)化的作用和意義,對(duì)尺度空間中的二階矩矩陣和Hessian矩陣的性質(zhì)進(jìn)行了的系統(tǒng)分析,指出其在圖像局部性質(zhì)估算中的重要作用。
(2)局部不變特征檢測(cè)的若干問(wèn)題研究
4、。論文對(duì)尺度空間中最具代表性的三種局部不變特征的檢測(cè)過(guò)程進(jìn)行建模,分析理想圖像結(jié)構(gòu)在尺度空間中的特征表現(xiàn),得出局部不變特征檢測(cè)的一般過(guò)程。同時(shí)提出利用局部區(qū)域一致性的原理進(jìn)行特征區(qū)域的精確定位,最后,對(duì)由連續(xù)尺度空間轉(zhuǎn)向離散空間中特征檢測(cè)中的參數(shù)選擇問(wèn)題,通過(guò)實(shí)驗(yàn)給出了經(jīng)驗(yàn)的參數(shù)選擇方法。
(3)提出了一種基于偏導(dǎo)數(shù)算子的局部不變特征描述方法及其相應(yīng)的算法:構(gòu)造了一種高斯偏導(dǎo)數(shù)作為局部不變特征描述符,并對(duì)該局部不變特征描述
5、向量空間的距離函數(shù)選擇要求進(jìn)行了詳細(xì)的研究;為了使局部不變特征描述獲得旋轉(zhuǎn)不變性,設(shè)計(jì)了主方向調(diào)整算法,對(duì)局部不變特征的主方向進(jìn)行估計(jì)。實(shí)驗(yàn)證明,這一新的局部不變特征描述方法具有對(duì)圖像局部區(qū)域的良好描述效果。
(4)提出了基于顯著性估算的局部不變特征提取方法。近年來(lái)隨著模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)研究的不斷深入,由于局部不變特征高效率的特征壓縮特性,它很適合作為機(jī)器學(xué)習(xí)的樣本特征。本文摒棄了傳統(tǒng)的使用無(wú)差別固定窗口的局部不變特征提取
6、方法,將尺度空間中的局部不變特征提取與顯著性區(qū)域相結(jié)合,通過(guò)在尺度空間中對(duì)局部二階矩矩陣性質(zhì)的分析,得出局部不變特征顯著性的估算,以此來(lái)提取具有顯著性的局部不變特征。用這種方法提取的特征,不僅能保持多種不變性,還能在真實(shí)場(chǎng)景圖像中提取更準(zhǔn)確和可靠的特征。
(5)研究了局部不變特征檢測(cè)和描述方法在遙感圖像中的應(yīng)用,提出和設(shè)計(jì)了基于局部不變特征的ROI區(qū)域快速匹配算法和港口內(nèi)停泊艦船檢測(cè)算法。前者在使用ROI區(qū)域自身局部不變特
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