基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別研究.pdf

1、利用小波變換以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡在信息處理方面的優(yōu)勢解決圖像識別問題是該文研究的目的和重點.該文圍繞圖像識別這一個中心課題,研究了目標圖像原始數(shù)據(jù)的獲取、預處理、不變性特征的提取方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡識別技術.在圖像的預處理部分,先對獲取的圖像進行平滑、去噪,隨后對其進行邊緣檢測、增強,最后,由于獲取的圖像目標和攝像機位置關系的不同,可能出現(xiàn)平移、尺度變化、扭曲、旋轉等不同的變化,將圖像進行歸一化處理,使其成為對平移、尺度變化、扭曲具有不變性的規(guī)

2、格化圖像.在旋轉不變性和特征提取方面,研究了目標的Zernike不變矩方法,并且提出了用小波分析在目標圖像特征提取方面的應用,分別用Zernike矩和小波分析方法提取了目標的特征值,將兩者提取的特征值分別作為目標識別分類器的輸入.在神經(jīng)網(wǎng)絡分類識別方面,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法分別對用Zernike不變矩和小波分析方法提取的特征值進行訓練并進行識別,實驗結果表明,用小波分析方法提取目標圖像的特征值比用Zernike矩不變量方法有更好的識別效