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基于组合不变矩的空间目标识别 总被引:2,自引:0,他引:2
本文针对Hu提出的不变矩和Jan Flusser提出的仿射不变矩的不同特点和适用条件,提出在不增加特征向量维数的条件下,将不变矩的部分分量和仿射不变矩组合成一个新的特征向量即组合不变矩,以用于空间目标的识别,并通过仿真实验进行了比较验证,结果表明组合不变矩对于空间目标的识别是有效的,且在一定程度上提高了识别率。 相似文献
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提出一种应用仿射不变矩识别三维多面体的新方法。通过用单幅二维图像信息,利用仿射不变矩和多面体结构图相结合的方法,实现对三维多面体目标识别。后面的房屋识别实验表明,该方法具有很好的有效性和稳定性。 相似文献
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传统的飞机目标识别算法一般是通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。但是,对于实际情况比较复杂的遥感图像飞机目标,至今没有一种适合多种机型的分割和识别算法。针对现有识别算法的不足,本研究提出一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的遥感图像飞机目标识别算法。方法:首先,对预处理后的遥感图像和模板图像进行小波变换,在低分辨率图像下采用圆投影特征进行粗匹配,确定候选目标;粗匹配结束后,提取高分辨率图像的多尺度Harris-laplace角点,并画出Delaunay三角网,同时提取出颜色不变矩和Zernike不变矩;然后使用欧氏距离作为这三种特征的相似性度量,并和样本图像进行加权匹配;最后选取欧式距离最小的图像作为最终的识别目标。结果:实验表明,本文算法飞机检测精度比现有算法高2.2%,飞机识别精度比现有算法高1.4%-10.4%。该算法能从遥感图像中精确识别出十大飞机目标,并对背景、噪声、视角变化等多种干扰具有良好的鲁棒性。结论:提出了一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的飞机识别算法,该算法使用了图像的多种信息,包括特征点和不变矩,有效地克服了使用单一特征无法描述多种信息的不足。实验结果表明,本文采用基于特征点和不变矩的飞机识别算法比其他算法具有更强的抗干扰能力和识别精度。 相似文献
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在计算机视觉问题的研究中,针对基于矩的目标识别算法实时性不高的问题,本文分析主分量分析法(PCA)在目标快速识别算法中的应用,提出基于Jan Flusser仿射不变矩和PCA融合的快速识别方法,即利用PCA在Jan Flusser仿射不变矩的特征空间中进行优化降维,减少了计算量,然后利用一些主流的识别算法对该方法的实时性和准确性进行验证研究。在MatLab平台下的仿真结果表明:本文方法的实时性在欧式距离上提高了23.68%,在概率神经网络上提高了8.7%,在支持向量机上提高了21.01%,准确性只有少量的降低,不改变识别算法的过程,且适合三维物体小角度变化下的识别。 相似文献
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基于不变矩的高分辨率遥感图像建筑物提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了有效地对图像进行特征提取, 利用不变矩算法对IKONOS和WorldView两种高分辨率遥感图像的城市建筑物地区进行提取。首先将图像数据经过Canny边缘检测和标记分水岭分割, 然后在此基础上分别利用胡氏不变矩和仿射不变矩对图像进行特征提取; 最后通过实验结果的评价可以证明在建筑物的特征提取上, 仿射不变矩比胡氏不变矩的提取效果更加显著, 进而也证明了利用不变矩算法对高分辨率遥感图像建筑物特征提取这一方法是可行且有效的。 相似文献
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目的 遥感图像飞机目标的检测与识别是近年来国内外研究的热点之一。传统的飞机目标识别算法一般是先通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。在干扰较少的情况下,传统算法的识别效果较好。但遥感图像存在着大量的干扰因素,如光照变化、复杂背景及噪声等,因此传统算法识别精度较低,耗时量较大。为快速、准确识别遥感图像中飞机目标,提出一种基于显著图和全局特征、局部特征结合的飞机目标识别算法。方法 首先使用改进的Itti显著算法提取遥感图像中的显著目标;接着使用基于区域增长和线标记算法寻找连通区域来确定候选目标的数量和位置;然后提取MSA(multi-scale autoconvolution)、Pseudo-Zernike矩和Harris-Laplace特征描述子,并使用标准差和均值的比值来评估特征的稳定性,再把提取的特征结合成特征向量;最后应用支持向量机的方法完成对候选目标的识别。结果 实验结果表明,本文算法检测率和识别率分别为97.2%和94.9%,均高于现有算法,并且耗时少,虚警率低(为0.03),对噪声干扰、背景影响以及光照变化和仿射变化均具有良好的鲁棒性。结论 本文算法使用了图像的3种特征信息,包括MSA、Pseudo-Zernike矩和Harris-Laplace特征描述子,有效克服单一特征的缺点,提高了遥感图像飞机目标的识别率和抗干扰能力。 相似文献
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D—S证据理论是一种决策级信息融合方法,能够综合各信息源。为了提高对飞机序列图像进行识别的能力,增加信息可信度,提高系统容错能力,提出一种不变矩与D—S证据理论相结合的方法,对飞机序列图像进行了识别。通过构造飞机图像的模板库,对于待识别的图像提取不变矩特征,提出了两种通过不变矩特征构造基本置信函数,然后运用D—S证据理论进行融合,得到图像的识别结果。通过实验,比较了两种不变矩特征和三种构造函数对识别结果的影响,并将其结果与支持向量机、神经网络的仿真结果相比较。实验结果表明方法是有效且可行的,识别概率优于其它的方法。 相似文献
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针对一种常见的篡改手段--图像区域复制粘贴,提出了一种基于不变矩特征的检测方法。将图像分成多个重叠块,提取每块的不变矩特征与直方图特征,结合起来得到图像的特征矢量。利用字典排序,依照预定的相似性标准,确定图像中的复制粘贴区域。实验结果表明,该算法在抗旋转操作方面明显优于经典的PCA检测算法,能准确检测出90°和180°的旋转。 相似文献
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利用仿射几何的性质从图像中提取仿射不变特征,提出了扩展质心(extended centroid,EC)和仿射区域划分(affine region cutting,ARC)的概念,通过迭代ARC求得多个仿射区域的扩展质心序列,将扩展质心序列按一定规则组合成一系列三角形,然后根据仿射几何的性质,由各个三角形的面积构造不变特征。该不变特征提取方法具有速度快、简单灵活的特点,所构造的特征量对照度变化、噪声干扰、部分遮挡以及小角度3维旋转具有较好的稳定性,实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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同一场景的不同图像匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在诸如三维重建、对象识别和分类、图像配准和相机自校正等应用中,特征匹配都是一个关键步骤。为解决三维场景重建问题,通过改进目前特征匹配的不足,提出了一种基于角仿射不变的特征匹配算法。该方法是使用角作为图像匹配选取的特征,通过仿射不变处理来消除图像缩放、扭曲、旋转和平移产生的影响,实验表明,该算法具有良好的匹配性能,可以对差异较大的图像对进行特征匹配。 相似文献
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本文提出了一种基于图像提升小波变换和仿射不变特征点的零水印算法。首先对图像进行3级提升小波变换,然后在低频部分,利用Harris-Affine算子提取出图像的仿射不变特征点和仿射协变特征区域,利用这些特征区域来构造零水印信息。实验证明,该算法不仅对常规信号处理攻击和简单的几何攻击具有很强的鲁棒性,对于剪切、纵横比改变、行列去除,局部扭曲等较复杂的几何攻击也具有较强的抵抗能力。 相似文献
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该文提出了一种利用不变矩和支持向量机(SVM)对图像进行识别的方法。该方法提取图像的7个不变矩作为特征矢量,对得到的特征量应用支持向量机进行图像分类和识别。该文通过试验验证了此方法的有效性。 相似文献