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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. 相似文献
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利用积分图像提出一种对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配方法.首先,对基于黎曼积分的对比度拉伸响应,利用积分图像进行多尺度上采样滤波,快速提取光照鲁棒的局部特征,并在多分辨率框架下基于局部极大值检测多尺度显著特征关键点.然后,使用积分图像方法对以特征点为中心对称的矩形区域快速构造协方差描述,并采用对数欧氏距离,测度2个匹配场景中所提取的关键特征点周围区域的协方差矩阵之间的差异;最后,根据稀疏匹配策略,完成2个特征点集之间的自动匹配.实验结果表明,该方法结构简单,计算快速高效,准确性较高,且对于光照变化具有较好的适应性. 相似文献
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将基于内容的自适应三角形网格模型这种图像表达方法应用于图像恢复.在图像恢复过程中,首先提取图像的特征图,并利用Floyd-S teinberg算法和Delaunay三角化算法产生网格,用来表达图像;然后利用正则化方法对网格节点的灰度值进行迭代,从而恢复该节点的灰度值;最后利用已恢复的网格节点对像素点进行Lagrange插值,从而得到恢复后的图像.该方法能对含有噪声的图像进行有效地恢复,试验证明较有约束最小二乘方法性能更好. 相似文献
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为了提高模糊图像的识别率,提出了一种新的基于正交伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法.该算法首先推导出模糊图像的伪Zernike矩和原始图像的伪Zernike矩之间的线性关系,然后利用该关系构造出伪Zernike矩的模糊不变量,最后将该不变量作为描述算子对模糊图像进行识别.实验表明,与Zernike矩模糊不变量相比,伪Zernike矩不变量具有更好的模糊不变性,并且基于伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法能获得更高的识别率,特别是当图像含有较大噪声时. 相似文献
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