基于輪廓擴(kuò)展描述的形變目標(biāo)檢測(cè)與定位技術(shù)研究.pdf

1、目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的研究成果對(duì)工業(yè)自動(dòng)化、深海探測(cè)及國(guó)防建設(shè)有著重要影響。在過(guò)去幾十年中，人們對(duì)此進(jìn)行大量研究工作，提出很多方法解決非形變目標(biāo)定位問(wèn)題，但是對(duì)于形變目標(biāo)定位問(wèn)題仍存在不少困難。本文在借鑒國(guó)內(nèi)外最新思路的基礎(chǔ)上，研究一些新的目標(biāo)檢測(cè)算法。
　　針對(duì)經(jīng)典廣義Hough變換不能很好解決形變目標(biāo)定位問(wèn)題，同時(shí)考慮如何提高檢測(cè)定位速度，在粗定位與精確定位兩級(jí)框架下提出基于改進(jìn)GHT形變目標(biāo)雙層定位快速算法。首先利用圖像局域二進(jìn)制模

2、式直方圖特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行粗定位。然后在粗定位基礎(chǔ)上，進(jìn)行局部搜索，進(jìn)行精確定位。通過(guò)累積矩陣進(jìn)行集中化處理達(dá)到對(duì)形變目標(biāo)定位目的。
　　另外針對(duì)廣義Hough變換對(duì)邊緣提取要求較高，且模板圖像種類(lèi)單一使得目標(biāo)分辨力有限的情況，研究基于訓(xùn)練碼本的角度擴(kuò)展形狀上下文描述目標(biāo)檢測(cè)算法。傳統(tǒng)形狀上下文是一種較好的形狀描述算子，但對(duì)于相近兩條邊緣線在描述相似度時(shí)會(huì)產(chǎn)生一定偏差。為解決這一問(wèn)題，本文對(duì)傳統(tǒng)形狀上下文描述圖像特征的角度參數(shù)進(jìn)行擴(kuò)展

3、，提高形狀上下文算法檢測(cè)形變目標(biāo)的魯棒性。實(shí)驗(yàn)表明，本文所提算法通過(guò)訓(xùn)練目標(biāo)樣本能夠有效抽取穩(wěn)定形狀上下文特征，建立碼本；然后通過(guò)匹配投票可以準(zhǔn)確檢測(cè)出目標(biāo)位置。
　　最后，針對(duì)廣義Hough變換受噪聲、變形等因素影響較大的情況討論基于關(guān)鍵特征點(diǎn)加權(quán)的廣義Hough變換目標(biāo)定位算法。首先對(duì)圖像關(guān)鍵特征點(diǎn)加權(quán)，構(gòu)造投票系數(shù)，突出了圖像特征信息；然后在廣義Hough變換投票過(guò)程中，根據(jù)投票系數(shù)進(jìn)行投票，增加圖像有效信息累積。實(shí)驗(yàn)表明，