1、 不变特征提取论文：基于中心投影的不变特征提取【中文摘要】图像不变特征提取是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的热点问题,并有着广泛的应用。现有算法大体可分为两类：基于轮廓的方法和基于区域的方法。前者只利用目标轮廓,计算量小且易实现,但一般不适于由多部分组成的物体(如一些汉字等)；而后者利用图像上所有像素,提取的不变量更能反映图像特性,但计算量大且对背景噪声敏感。本文考虑将区域方法和轮廓方法结合,利用中心投影变换将目标转化为一条闭曲线,对得到的闭曲线利用轮廓的方法提取不变特征。中心投影变换在某个角度上沿着半径方向对图像进行积分,能够保留图像在该半径上的局部信息；随着角度的变换,所得闭曲线又能
2、够体现图像的全局信息。利用中心投影将区域方法和轮廓方法结合,既能减少计算量又可提取有效的不变特征。主要结果如下：(1)提出基于中心投影变换的 Fourier 描绘子。原始的中心投影变换仅考虑旋转不变,本文所构造描绘子将中心投影和Fourier 描绘子结合,使其同时具有平移、旋转、尺度不变的特性。对 52 个英文字符及 70 个相似汉字的实验表明了该描绘子的有效性。(2)证明了图像经中心投影所得闭曲线能保持仿射变换的结论,给出一种基于中心投影的仿射不变特征提取算.【英文摘要】The extraction of image invariant feature is a hot topic in t
3、he field of image processing, computer vision, pattern recognition etc, and has extensive applications. The feature extraction approaches can be mainly classified into two main categories: contour-based methods and region-based methods. The contour-based methods extract features from the contour onl
4、y, and its implementation is easy and it takes small calculation complexity. But these methods are usually not able to apply to the objects with severa.【关键词】不变特征提取 中心投影 Fourier 描绘子 仿射变换【英文关键词】invariant feature extraction central projection Fourier descriptors affine transform【索购全文】联系 Q1：138113721 Q2
5、：139938848【目录】基于中心投影的不变特征提取 摘要 5-6 Abstract 6-7 第一章 引言 8-11 1.1 选题的意义 8 1.2 国内外研究现状 8-10 1.2.1 基于轮廓的方法 8-9 1.2.2 基于区域的方法 9-10 1.3 本文的主要工作 10-11 第二章 基于中心投影的 Fourier 描绘子 11-22 2.1 引言 11 2.2 中心投影及 Fourier 描绘子 11-15 2.2.1 中心投影 11-13 2.2.2 Fourier 描绘子 13-15 2.3 基于中心投影的 Fourier 描绘子 15-18 2.4 实验结果及分析 18-21
6、 2.4.1 英文字母识别 18-20 2.4.2 汉字识别 20-21 2.5 本章小结 21-22 第三章 仿射不变的中心投影-小波描绘子 22-42 3.1 引言 22 3.2 中心投影的性质 22-28 3.2.1 中心投影的仿射变换特性 23-26 3.2.2 鲁棒性分析 26-28 3.3 中心投影-小波描绘子 28-31 3.3.1 仿射不变参数 28-29 3.3.2 基于小波的仿射不变特征提取 29-31 3.4 实验结果及分析 31-40 3.4.1 小波基、采样点对 CPWDs 的影响分析 32-35 3.4.2 识别能力测试 35-36 3.4.3 鲁棒性测试 36-39 3.4.4 与 AMIs,MSA 方法比较 39 3.4.5 计算复杂度分析 39-40 3.5 本章小结 40-42 第四章 总结与展望 42-44 4.1 本文小结 42 4.2 未来展望 42-44 致谢 44-45 参考文献 45-49 作者简介 49-51 后记 51
