多視角室內(nèi)靜物識別算法研究.pdf

1、室內(nèi)靜物識別屬于計算機(jī)視覺領(lǐng)域范疇，主要難題是外部特征受拍攝視點(diǎn)的影響很大，目前研究主要分兩個大方向，其一是致力于檢測或者分類；其二是圖像匹配方向，有限物體的圖像組成圖像數(shù)據(jù)庫，計算機(jī)得到現(xiàn)實(shí)情況下拍攝的圖像之后和數(shù)據(jù)庫中的圖像做匹配操作，然后將輸入圖像對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫圖像的類別進(jìn)行輸出。本論文的研究角度是后者，并討論了在這個課題上的一些研究工作，文章介紹的主要內(nèi)容包括以下工作：
　　對目標(biāo)提取進(jìn)行了研究。本文提出先用顏色直方圖結(jié)合閾

2、值方法提取出初始目標(biāo)區(qū)域，再將原始圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像并提取連續(xù)邊緣，兩者經(jīng)過輪廓匹配之后，運(yùn)用“異或”運(yùn)算找到兩個相異的區(qū)域，最后通過計算區(qū)域距離對初始目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行修正，從而得到最終目標(biāo)區(qū)域。該算法由于首先利用了顏色特征提取目標(biāo)的大致區(qū)域，減小了時間復(fù)雜度，同時顏色和空間信息的結(jié)合減少了過分割和欠分割現(xiàn)象。
　　對物體識別中的物體特征提取進(jìn)行了研究。構(gòu)建了綜合特征方法，該方法融合了形狀、顏色、紋理特征。在形狀特征提取方面，選取了前

3、5個Hu矩的低階矩，由于Hu矩不能反映仿射性，提取了6個仿射不變矩加以補(bǔ)充物體的形狀特征；在顏色特征提取方面，提取了6個顏色矩值特征；在紋理的特征提取方面，分別選取能量、熵、慣性矩和相關(guān)性這些特征的均值以及標(biāo)，準(zhǔn)差，用這8個特征參數(shù)組合描述紋理信息。
　　對物體識別方法進(jìn)行了研究。用COIL-100物體圖像庫的100類物體的7200幅圖像及自己拍攝的18種不同物體1296幅圖像用于實(shí)驗分析。分別提取了單一特征如H, u不變矩、顏,