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《中国科学院西安光学精密机械研究所》 2001年
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基于MSEA及不变矩的图象目标识别算法研究

杨静  
【摘要】: 本文重点研究了基于不变矩的图象特征匹配识别算法及基于MSEA的模板 匹配识别算法。在图象识别基本原理的基础上,本文从传统模板匹配算法入手, 提出了一种模板匹配的改进算法:多级顺序排除算法(MSEA),通过实验仿真, 与传统模板匹配法相比较,该算法匹配效率高,运算速度快,且不降低识别精 度。针对具有缩放、旋转等非本质变化的图象,本文采用以不变矩作为特征量 的特征匹配算法,研究了基于Bamieh矩、Zernike矩和Hu's矩的特征匹配算法, 实现了对具有上述特性目标图象的识别。从上述不变矩的整体性特点出发,本 文提出了结合“爬虫法”和投影法的区域分割方法,通过小波模极大值法的预 处理,提高了目标区域分割的精度。本文对五类模板五十个样本训练了k-近邻 分类器,并利用此分类器对数百个不同目标进行识别,得出了几种不变矩在不 同阶数、是否含有噪声的情况下的识别结果并对识别性能进行了比较。实验表 明,上述不变矩均具有较好的识别性能,而Hu's矩具有在有噪情况下稳定度高、 计算量相对小的特点。针对Hu's矩,本文利用目标的主轴特性及质心变化计算 目标的旋转角度及尺度变换倍率,完成了尺度变化比例、旋转角度的计算输出。
【学位授予单位】:中国科学院西安光学精密机械研究所
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TP391.4

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