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不变特征提取中心投影fourier描绘子仿射变换3页.doc

上传人:马心欣 文档编号:21530638 上传时间:2023-11-28 格式:DOC 页数:3 大小:18.52KB
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资源描述

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 the fiel

3、d 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 only, and

4、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 Q2:13993884

5、8【目录】基于中心投影的不变特征提取摘要5-6Abstract6-7第一章 引言8-111.1 选题的意义81.2 国内外研究现状8-101.2.1 基于轮廓的方法8-91.2.2 基于区域的方法9-101.3 本文的主要工作10-11第二章 基于中心投影的Fourier描绘子11-222.1 引言112.2 中心投影及Fourier描绘子11-152.2.1 中心投影11-132.2.2 Fourier描绘子13-152.3 基于中心投影的Fourier描绘子15-182.4 实验结果及分析18-212.4.1 英文字母识别18-202.4.2 汉字识别20-212.5 本章小结21-22第

6、三章 仿射不变的中心投影-小波描绘子22-423.1 引言223.2 中心投影的性质22-283.2.1 中心投影的仿射变换特性23-263.2.2 鲁棒性分析26-283.3 中心投影-小波描绘子28-313.3.1 仿射不变参数28-293.3.2 基于小波的仿射不变特征提取29-313.4 实验结果及分析31-403.4.1 小波基、采样点对CPWDs的影响分析32-353.4.2 识别能力测试35-363.4.3 鲁棒性测试36-393.4.4 与AMIs,MSA方法比较393.4.5 计算复杂度分析39-403.5 本章小结40-42第四章 总结与展望42-444.1 本文小结424.2 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

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