變換不變低秩紋理特征提取與恢復(fù)算法的研究.pdf

1、圖像特征提取已經(jīng)成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域和圖像處理的研究熱點，最近幾十年的研究，已使其獲得了很大發(fā)展，由于在應(yīng)用中所獲取的實際圖像基本都具有了仿射變換、投影變換、尺度變換、光照變換等各種變換，利用圖像中的不變特征進(jìn)行圖像內(nèi)容分析與直接利用圖像的像素相比展現(xiàn)了更好的性能優(yōu)勢，其中，圖像的局部不變特征已經(jīng)成為了該領(lǐng)域研究的重點。本文則利用紋理的不變性分析來提取和恢復(fù)圖像的低秩紋理區(qū)域，雖然關(guān)于紋理不變性的相關(guān)研究在近幾年得到較大的突破，并且已廣泛

2、應(yīng)用于基于內(nèi)容的圖像檢索與目標(biāo)識別、生物特征識別、醫(yī)學(xué)圖像分析等眾多領(lǐng)域，但是其精度和效率，仍然不能很好的滿足實際應(yīng)用的需求。
　　本文研究一種基于變換不變低秩紋理特征的新算法，進(jìn)行圖像的紋理提取和恢復(fù)。首先介紹關(guān)于稀疏表示以及矩陣秩的恢復(fù)在圖像信息描述與處理當(dāng)中的應(yīng)用，然后根據(jù)文章所面臨的問題，對實際圖像進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，進(jìn)而通過迭代凸優(yōu)化算法求取最優(yōu)解，詳細(xì)介紹了算法的求解過程以及算法實施過程中的優(yōu)化方案，通過實驗來驗證算法的處理

3、效果。
　　本文展示了如何有效地提取一幅圖像場景中的“低秩紋理”區(qū)域，盡管我們實際獲取的圖像具有明顯的干擾、破壞和變換，但是仍然能夠從圖像的低秩紋理中獲取有用的幾何結(jié)構(gòu)，包含了傳統(tǒng)的局部特征，如邊緣、角以及一些場景或建筑物中普遍存在的各種規(guī)則、對稱的圖案等。本文利用了在凸優(yōu)化算法上的最新進(jìn)展來恢復(fù)這些低秩紋理，即使圖像在具有明顯仿射、投影變化以及稀疏噪聲污染情況下，本文的方法可以精確地恢復(fù)原本低秩的紋理，并實現(xiàn)精確的域變換。通過反