基于形狀的圖像目標(biāo)識(shí)別方法研究.pdf

1、圖像目標(biāo)識(shí)別是模式識(shí)別的一個(gè)重要分支,經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展,現(xiàn)在已經(jīng)滲透到了軍事、空間探索、醫(yī)學(xué)、視頻監(jiān)控等各個(gè)領(lǐng)域,具有很大的實(shí)用價(jià)值和重要意義。本文根據(jù)遙感或航拍圖像軍事偵查應(yīng)用中目標(biāo)識(shí)別的要求,研究了基于形狀信息的圖像目標(biāo)識(shí)別相關(guān)理論及方法。
　　 針對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景圖像中單一分割方法不能很好地分割目標(biāo)的特點(diǎn),本文提出了一種區(qū)域生長(zhǎng)與活動(dòng)輪廓模型相結(jié)合的圖像分割算法、一種區(qū)域生長(zhǎng)與閾值分割相結(jié)合的圖像分割算法和基于目標(biāo)先驗(yàn)信息的虛假

2、目標(biāo)過(guò)濾算法。兩種分割方法首先利用區(qū)域生長(zhǎng)算法獲取目標(biāo)的大致區(qū)域,然后在目標(biāo)的局部圖像區(qū)域利用閾值方法或活動(dòng)輪廓模型算法進(jìn)行精細(xì)分割。由于利用了目標(biāo)區(qū)域所在的局部圖像數(shù)據(jù),排除了其它圖像場(chǎng)景數(shù)據(jù)的干擾,所以取得了很好的分割效果。虛假目標(biāo)過(guò)濾算法利用目標(biāo)的先驗(yàn)信息和區(qū)域生長(zhǎng)獲取目標(biāo)區(qū)域的特征,能夠去掉多數(shù)虛假目標(biāo)。
　　 在已有的基于形狀的圖像目標(biāo)特征提取方法基礎(chǔ)上,提出了目標(biāo)面積與目標(biāo)凸包面積比值、基于圓環(huán)劃分、基于曲率測(cè)度、基