不变矩构造方法的研究

在7个经典不变矩基础上，总结出基不变矩的一般构造规律，提出了一种新的推导不变矩的重要方法——三角函数分解法，导出了多个新的不变矩表达式，提出了不变矩空间的概念，讨论了不变矩在图像反转变换下的特性．利用扩充后的基不变矩特征序列就可以更准确地对图像进行分类和识别．     

基于图像直方图的一维不变矩研究

由于基准日与实测图之间存在灰度变化，基于灰度不变矩的匹配方法不能满足实际匹配的要求．图像灰度变化时，对应的直方图基本形状保持不变．据此定义了基于直方围的一维不变矩，并提出基于直方图不变矩的匹配方法．由于直方图不变矩是基于一维矩的定义，运算时间大大减少．     

基于非递归迭代投影的实时深空目标检测算法

针对深空目标信噪比低、干扰多、传统方法无法检测准确性低的问题,提出一种基于非递归迭代投影的快速实时深空目标检测算法.该算法采用由粗到细的检测流程,首先根据图像特征自适应确定迭代投影次数提取所有疑似目标,然后通过邻域判决对目标进行轨迹关联剔除虚假目标,从而实现目标的准确检测.此外,为了提高算法的实时性,针对FPGA并行流水的特点,利用非递归编程架构对算法进行优化,提高了算法的并行度和运行效率.在SOPC硬件平台上的实验表明,该算法能够准确实时检测深空目标,对悬浮实验的圆满成功起到了决定的作用.      

一种新的RSTC不变矩图像特征点匹配

研究了图像特征点的匹配，针对单纯依靠灰度度量会出现多峰值，匹配不可靠、不准确的问题，本文提出了一种新的匹配方法。该方法首先用改进的SUSAN算法找到角点，然后构造一种新的RSTC不变矩来描述角点特征，并用RSTC不变特征量作为匹配相似度的度量，再结合RANSAC鲁棒估计以及外极线约束进行引导匹配，可以获得比较好的匹配结果。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于矩特征的目标识别

对图像中的目标进行自动识别,既节省了人力,又提高了信息的时效,是模式识别发展的一个重要方向.文中用矩不变量表示目标的形状特征,并对其在离散时不具有尺寸不变性进行改进,构造了新的矩不变量.根据提取的矩特征设计了支持向量机分类器,用于对不同类型的目标进行分类识别,利用VC＋＋和Libsvm工具开发了自动识别软件.     

基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类

提出了一种基于不变矩特征和神经网络的医学图像识别模型·所设计的识别模型包括不变矩特征提取、不变矩矢量标准化、模糊化预处理、BP网络与竞争选择·利用不变矩方法提取医学图像的特征矢量,能有效检测出具有平移、旋转和比例变化的图像,利用神经网络作为分类器对提取的特征矢量分类,使用模糊化的方法先对输入特征数据做预处理再进行识别,每一个图像模式归属于某一类是以0到1的数字代表其归属程度·实验结果验证了模型的有效性,训练好的网络有很好的分类能力·     

基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法

为了识别含有模糊和仿射混合形变的图像,提出了一种新的基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法.该算法首先使用归一化方法构造了基于Legendre正交矩的仿射不变量,并结合Legendre正交矩的模糊不变量提出了Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量;然后将该混合不变量作为描述算子,将欧几里德范数作为分类尺度,以最近邻法则作为分类器,对图像进行识别.实验结果表明,与其他基于非正交矩的混合不变量相比,基于Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量在混合形变下能够获得更好的不变性,不会带来信息冗余问题,并且对噪声鲁棒性较好;此外,该图像识别算法比其他算法具有更高的识别率,特别是在图像含有较大噪声的情况下.     

Shape classification based on singular value decomposition transform

In this paper, a new shape classification system based on singular value decomposition (SVD) transform using nearest neighbour classifier was proposed. The gray scale image of the shape object was converted into a black and white image. The squared Euclidean distance transform on binary image was applied to extract the boundary image of the shape. SVD transform features were extracted from the the boundary of the object shapes. In this paper, the proposed classification system based on SVD transform feature extraction method was compared with classifier based on moment invariants using nearest neighbour classifier. The experimental results showed the advantage of our proposed classification system.     

基于纹理和直方图特征相融合的镜头边界检测方法

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术,对于数字视频镜头突变切换的检测,一般有模板匹配法、直方图法等基本算法,但这些算法在实际检测中通常达不到较高的检测精度。因此,提出了一种特征融合的镜头边界检测方法。HSV色彩直方图进行镜头边界检测是一种常用、有效的方法,该文通过小波变换得到视频帧的纹理特征,并将其与色彩直方图特征相融合,采用滑动窗口技术对视频镜头进行检测。实验表明,该方法能够有效地检测镜头突变,对镜头的渐变也能有较好地检测。     

基于联合不变矩形状特征的商标图像检索

针对商标图像结构越来越复杂的特点,提出了一种基于联合不变矩形状特征的商标图像检索方法。首先利用最佳阈值分割和形态学腐蚀运算的轮廓提取进行精确边缘检测;然后计算16个联合不变矩组成图像的特征向量;最后对特征向量高斯归一化,用欧氏距离度量图像间的相似性,构建了一个基于形状特征的自动图像检索系统。实验结果表明,该方法具有一定的可行性和有效性,所构建的系统具有实用意义。