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文檔簡介
1、移動拍攝設(shè)備或廣泛應(yīng)用的移動終端成像容易造成圖像局部區(qū)域輕微模糊;同時,圖像平滑區(qū)域內(nèi)的紋理特征在圖像局部特征檢測中容易被忽略或描述不準(zhǔn)確。這些都為后續(xù)特征表示、目標(biāo)檢測帶來了一定的困難。近年來,分?jǐn)?shù)階微積分理論已經(jīng)在信號處理和控制領(lǐng)域廣泛應(yīng)用,在圖像處理領(lǐng)域特別是在應(yīng)對平滑/模糊區(qū)域的紋理特征或復(fù)雜紋理增強(qiáng)處理時,分?jǐn)?shù)階微積分理論應(yīng)用已經(jīng)初具成效。為了更好的描述復(fù)雜紋理結(jié)構(gòu),本文主要研究分?jǐn)?shù)階微分掩模算子的自適應(yīng)構(gòu)造原理及其在圖像預(yù)處
2、理、特征點表示中的應(yīng)用。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴提出了一種自適應(yīng)非整數(shù)步長的分?jǐn)?shù)階微分掩模算法。通過充分考慮圖像間的高度自相關(guān)性,對不同紋理結(jié)構(gòu)自適應(yīng)估計非整數(shù)步長和分?jǐn)?shù)階階次。這突破了以往采用單位步長及固定分?jǐn)?shù)階階次的傳統(tǒng)思想,提高了分?jǐn)?shù)階微分解析值的精度。通過圖像增強(qiáng)實驗表明,本文算法能夠根據(jù)不同紋理結(jié)構(gòu)自適應(yīng)選擇分?jǐn)?shù)階階次和步長,有效增強(qiáng)圖像局部紋理,特別是平滑區(qū)域紋理。⑵提出了一種新的自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階微分方向直方圖構(gòu)造算法
3、。針對不同紋理結(jié)構(gòu)自適應(yīng)估計分?jǐn)?shù)階階次,進(jìn)行局部方向和梯度幅值計算;并綜合考慮距離和強(qiáng)度的相似性實現(xiàn)權(quán)重因子的計算。這使得局部方向直方圖估計不僅僅充分考慮了局部紋理結(jié)構(gòu),而且權(quán)值計算也融入了像素之間的相關(guān)性。實驗結(jié)果表明,本算法能根據(jù)不同紋理結(jié)構(gòu)自適應(yīng)估計分?jǐn)?shù)階微分方向直方圖,較整數(shù)階差分更能對局部紋理特征進(jìn)行準(zhǔn)確刻畫。⑶提出了一種基于自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階微分的點特征描述方法。針對局部特征采用自適應(yīng)分?jǐn)?shù)階階次,并以分?jǐn)?shù)階差分實現(xiàn)對方向直方圖的構(gòu)
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