基于K元特征圖像序列的視頻目標分割與識別技術研究.pdf

1、在信息技術各應用領域中,信息數據的特征描述、特征保持和基于特征的搜索,識別與分割技術對于信息數據采集,發(fā)送,交換與接收各系統設計與應用優(yōu)化都是十分重要的.用K元特征序列來描述信息數據,建立識別與分割技術具有重要的理論意義和應用價值.論文研究了基于K元特征圖像序列的視頻目標分割與識別技術.在視頻目標K元特征識別模型與識別系統框架中,該文首先建立了基于K元特征圖像序列的識別模型和識別定理,從空間關系,信息熵和狀態(tài)空間等角度分析了K元非均勻進

2、制特征圖像序列的特性;然后討論了圖像目標與其觀察數據空間的關系,從信息數據傳輸的角度分析了形成觀察數據的信道特性,數據成像模型,影響成像質量的噪聲模型;接著研究了保持特征的圖像復原,去噪和除畸變的基本技術模型;最后建立了圖像目標K元特征圖像的識別基本技術框架.在特征圖像的分割技術中,該文提出了兩種K元特征圖像序列分割技術.一種是基于特征圖像序列的特征色學習的分割技術,該技術首先對特征圖像彩色樣本動態(tài)聚類,形成標準色的參考類;然后將參考類

3、模糊擴展;最后根據參考類識別出視頻目標特征圖像序列的特征色或圖案,從而分割出特征圖像.另一種是基于預識別指導的特征圖像序列分割技術,該技術先利用彩色濾波器抑制非特征圖像區(qū)域雜波;然后利用顏色信息來進行特征圖像區(qū)域粗定位,接著利用特征圖像區(qū)域的灰度分布特性與其非特征圖像區(qū)域有較大差異而實現特征圖像粗分割,再接著利用特征圖像序列的先驗知識如宏特征作為判決準則,通過多次反復,分割特征圖像區(qū)域.在特征圖像序列組成基元可視宏特征描述與提取技術中,