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基于多普勒激光雷达,结合大气流场理论实现对下击暴流、侧风切变、低空急流及顺逆风切变四种低空风切变的三维模拟仿真,建立雷达图像样本库,解决了风场数据难以获得及样本库难以建立的难题。基于图像处理方法实现风切变类型识别,针对同类样本差异较大的难题,采用多特征提取方法提取图像的形状特征和纹理特征进行组合识别。同时,采用基于SOM-SVM的二次识别算法实现了对缺失信息的图像的有效识别,提高了整体识别率。与传统的风切变研究相比,所用方法忽略气象因素,完全转化为图像处理问题,实现了低空风切变的类型识别,识别率达到97%。 相似文献
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基于不变矩特征的图像识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目标二维形状发生平移、旋转和尺度变换的情况,采用不变矩作为图像识别的特征量.图像灰度变化时,对应的直方图形状基本保持不变.将直方图的统计特征与不变矩相结合,提出了不变矩理论的图像识别方法.通过实验验证,这种方法对图像的亮度、对比度变化不敏感,可以有效地降低光照的影响,能够更准确地对图像进行识别. 相似文献
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Zernike不变矩具有对噪声不敏感,正交等特性,是表情的有效表征方法,高阶Zernike矩包含更多图像信息,对表情分类的作用更大.但是高阶矩的计算复杂度很大,很难达到快速表情识别的要求.本文利用小波变换对表情图像进行多尺度分析,从低频子图像中计算其Zernike矩作为判别特征进行表情识别.通过小波变换,一方面可以对图像降维,降低计算复杂度;另一方面,小波变换的去噪性能使得识别效果更好.实验表明,基于多尺度分析Zernike矩特征的方法优于单独使用小波变换或Zernike矩特征方法的识别效果. 相似文献
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针对不同的风切变在激光雷达图像上所呈现的不同纹理特性,提出了一种组合局部纹理特征和全局纹理特征的识别方法。先分别从激光雷达风切变图像中提取LBP特征和灰度-梯度共生矩阵特征,LBP特征反应图像的局部纹理,代表风场局部风速的变化,灰度-梯度共生矩阵特征反应图像的全局纹理,代表风场全局的风速变化,再通过典型相关分析对两种特征进行融合,最后采用最近邻分类器对三种风切变进行匹配识别。实验结果表明,该算法对三种低空风切变的平均识别率达到99.02%,与三种单一的纹理特征分类识别相比,分别提高了18.86%,5.88%和7.01%。 相似文献
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提出了基于改进BP神经网络的复杂背景下的回转体目标识别方法,实现了对目标的准确提取.采用中值滤波滤除图像噪声,用改进最大类间方差阈值法进行图像分割.提取回转体目标7个不变矩特征作为神经网络输入的特征向量,建立了基于BP神经网络的目标识别系统,进行回转体目标识别,模拟实验结果说明,所提出的图像预处理方法可有效去除复杂背景图像噪声、准确地分割图像,选择7个不变矩特征作为回转体目标识别特征是合理的,基于BP神经网络的回转体目标识别方法具有较高的识别率. 相似文献
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提取稳定而有代表性的特征是视频图像字符识别的核心问题之一。文章提出了一种基于小波和矩的图像字符特征向量提取方法。通过对字符图像的不同小波分解子图求取不同的矩特征,构造出字符的特征向量。该方法将小波对图像结构精细特征的把握能力强的优点与矩所具有的平移,缩放和旋转不变及抗噪性强的特性有机地结合起来,特征向量稳定、识别准确率高、算法快、抗噪性能强,且特征提取方法具有类人视觉特点。 相似文献
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给出了一种基于Log Gabor小波的相位一致(PC)不变量的神经网络目标识别方法。针对Gabor小波存在的问题,分析了LogGabor小波优于Gabor小波的性能,给出了TPC不变量的定义,探讨了低层次图像不变量特征,运用LogGabor小波PC特征不变量公式进行了修正,提取了目标图像边缘特征。利用该方法进行了神经网络目标识别实验,仿真结果表明,该方法能够很好识别图像目标,识别率达到97%。 相似文献
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车牌识别系统的关键在于字符的识别,而字符识别的核心是字符特征的提取。小波变换可以获取字符的细节结构特征,而不变矩能很好地对其进行描述,故将两者结合起来提取字符的特征;同时利用张量积小波分解的高频子图具有方向性的特点,提取字符的笔画特征,最终得到反映字符结构和统计特征的联和特征向量,并且字符图像的分解采用第二代提升小波算法进一步降低了计算复杂性。实验结果表明,此方法提取得到的联合特征向量能够取得98%的字符综合识别率,可以满足实际应用的要求。 相似文献
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提出了一种基于兴趣点的图像检索新方法ACSM(Annular Color and Shape Moment).利用兴趣点的位置信息,提取兴趣点周围局部区域的颜色矩特征和区域形状不变矩特征。ACSM算法不仅对平穆、旋转具有良好的鲁棒性,而且克服了传统颜色矩和形状不变矩没有位置信忠的缺陷。实验结果表明,由于将颜色和形状特征有机结合,ACSM算法有效提高了图像检索的准确性。 相似文献
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Tumor in digestive tract is a common disease and wireless capsule endoscopy (WCE) is a relatively new technology to examine diseases for digestive tract especially for small intestine. This paper addresses the problem of automatic recognition of tumor for WCE images. Candidate color texture feature that integrates uniform local binary pattern and wavelet is proposed to characterize WCE images. The proposed features are invariant to illumination change and describe multiresolution characteristics of WCE images. Two feature selection approaches based on support vector machine, sequential forward floating selection and recursive feature elimination, are further employed to refine the proposed features for improving the detection accuracy. Extensive experiments validate that the proposed computer-aided diagnosis system achieves a promising tumor recognition accuracy of 92.4% in WCE images on our collected data. 相似文献
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为了解决SAR图像受相干斑噪声干扰和震后发生形变而识别率偏低的问题,提出了一种新的仿射、形变不变特征-热核特征,并将该特征用于SAR图像目标识别.首先采用推广的核模糊C-均值方法分割SAR图像,提取SAR图像目标形状;接着对目标形状进行Delaunay三角剖分,采用余切权重法对Laplace-Beltrami Operator离散化,通过离散化Laplace-Beltrami Operator特征值、特征向量求每一点热核特征;然后采用谱距离公式对点点间热核距离计算,转化为距离分布表示目标形状的热核特征;最后采用L1相似性准则对图像进行相似性度量,得到识别结果.实验表明:与经典的Hu不变矩方法相比,对于仿射变换和发生形变的SAR图像,该方法都具有更高的识别率.因此,基于热核特征的SAR图像识别方法是一种更加有效的识别方法. 相似文献