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基于Gabor滤波器的军用目标识别及跟踪方法的研究

本文通过对Gabor函数的深入分析,从理论和实验的角度分别验证了Gabor函数的平移不变性、旋转不变性、尺度不变性等重要特性。利用由Gabor函数构成的滤波器组对目标进行滤波处理,分析目标在Gabor域中的响应值,利用自适应的搜索窗口找到目标在Gabor域中的响应局部极大值,并将这些局部极大值点作为表征目标图像的特征点。通过对每个特征点周围邻域的响应值之和进行匹配,实现对特定目标的识别。同时,利用Gabor小波自身的特性,将在各个尺度、方向上提取出来的不同特征点对目标进行了重构,验证了特征点的准确性和可靠性。通过重构模板尺度和角度的自适应的变化,实现了利用可变形模板对目标的实时跟踪。本文研究的主要工作包括:(1)通过对Gabor小波函数的数学含义的理解,明确了Gabor滤波器的构成及其参数含义,对Gabor滤波器具备的平移不变性,尺度不变性,旋转不变性进行了理论上的推导证明和实验的验证。(2)通过Gabor滤波器组对目标进行滤波  (本文共107页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

基于Gabor与小波的边缘检测理论、快速算法与实时应用研究

边缘检测是所有基于边界的图像分割方法的第一步。边缘往往携带着一幅图像的大部分信息,而边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中,也即存在于信号的奇异点或突变处,这些点给出了图像轮廓的位置,这些轮廓则常常是在图像处理时所需要的非常重要的一些特征条件,这就需要对一幅图像检测和提取出它的边缘。传统的边缘检测方法,如微分算子法和边缘拟合算子法很难在精度与抗噪上达到一个折中,因此,边缘检测的效果并不理想,针对这个问题,本文研究用满足不确定准则下界的Gabor方法来检测边缘。虽然有人已经对这种方法有过阐述,但其只对一维阶跃边缘作了分析,本文在此基础上,提出了二维阶跃边缘的最佳Gabor滤波器设计方法,同时,提出了斜坡边缘模型,给出了一维斜坡边缘的最佳Gabor滤波器设计方法。传统的检测方法对清晰图像的边缘检测效果很好,但对噪声相对敏感,尽管Mallat用多尺度小波变换来压制噪声,可是对于有大量噪声的图像,边缘检测效果并不好。多尺度小波系数由于...  (本文共152页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京理工大学
南京理工大学

Gabor滤波器在车辆检测和车型识别中的应用研究

车辆检测与车型识别是智能交通系统(ITS)中的重要组成部分。有鉴于Gabor滤波器在模式识别领域的成功应用,我们将其引入到车辆检测和车型识别应用中,并做了相应的研究工作。包括基于特征加权的Gabor特征抽取算法:基于Gabor滤波器和SVM的红外车辆检测;一种简单的基于Gabor滤波器和边缘特征的车型识别算法:以及实用的基于特定方向的Gabor滤波器组参数设置方法。文中首先研究并给出了一种改进的基于特征加权的Gabor特征抽取算法。该算法对Gabor特征矢量根据其邻近分量的离散程度进行加权处理,有效增强离散程度相对较小的特征分量在分类中的作用,同时充分利用样本图像的统计信息,具有较强的鲁棒性和类别表征能力。实验数据表明,与传统方法相比,这种特征抽取算法能够有效降低图像识别的错误率,增强鲁棒性,适于对质量较差的图像进行识别。进一步的,文中将上述算法应用于红外车辆检测中。首先应用阈值分割并结合边检测确定候选区域:其次利用上述Gabo...  (本文共87页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江大学
浙江大学

中医舌诊中若干图像分析关键技术的研究

舌诊是中医四诊的重要内容,为中医临床必察之项。古往今来,为名医者莫不精深于舌诊。中医学认为,人体是一个有机的整体,舌象犹如反映人体生理病理的一面镜子。由于舌体与脏腑经络相连,舌络与气血津液相贯。故人体脏腑之虚实、气血之盛衰、津液之盈亏、胃气之存亡、病邪之性质、病情之轻重等信息均可通过舌诊而获得。舌诊的优点在于它的方便和快捷:无论多么复杂的病症,通过查看患者的舌象,就能快速地阐明主要的病理过程。因此,在临床应用、自我诊断方面具有重要的价值。按照21世纪医学最有前景的诊断方向:无痛、无伤,舌诊是其中很少的诊法之一。然而,传统的舌诊方法依赖于医生直观的定性观察。人眼难以分辨细小的差异,判断结果容易因人而异,具有主观性,重复性也差。这些缺点给舌诊的进一步发展带来严重的困难。因此,对中医舌诊的客观化进行研究,对于中医辩证规范化,及中医教学、科研手段的现代化,具有重要的理论。论文对中医舌诊客观化中若干关键技术进行了研究。第一章介绍了课题的研...  (本文共129页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

基于Gabor小波变换的人脸识别

人脸识别是一项极具有发展潜力的生物特征识别技术,研究人脸识别技术具有十分重要的理论和应用价值。最近几年,人脸识别技术取得了前所未有的发展,但其在实际应用中的识别精度仍然难以满足人们的预期要求,特别是采集图像中存在光照变化、摄像方位变异以及其它干扰时。识别系统采集的原始人脸图像通常以网格像素的灰度值集表示。孤立的像素灰度集合不能直接反映人脸的内蕴特征,引入适当的变换,将其映射到特征空间进行识别处理是行之有效的提高识别处理性能的途径。二维Gabor小波变换能够将相邻区域的像素联系起来,从不同的频率尺度和方向反映局部范围内图像像素灰度值的变化。二维Gabor小波变换系数描述了图像上各给定位置附近区域的灰度特征,在人脸图像的二维Gabor小波变换系数的基础上进行的特征提取和分类识别,称为基于Gabor小波变换的人脸识别。本文深入研究了利用二维Gabor小波变换进行人脸识别的理论方法和技术,论文的主要工作和贡献如下:(1) 本文对当前常用...  (本文共139页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学院研究生院(计算技术研究所)
中国科学院研究生院(计算技术研究所)

人脸识别中若干关键问题的研究

自动人脸识别(AFR)研究试图赋予计算机根据面孔辨别人物身份的能力。该研究具有重要的科学意义和巨大的应用价值。从学科建设与发展的角度看,AFR作为一个科学问题,是一个典型的图像模式分析、理解与分类计算问题,涉及模式识别,计算机视觉,智能人机交互,图形学,认知科学等多个学科。同时,作为生物特征识别关键技术之一的AFR技术则在公共安全、信息安全、金融等领域具有潜在的应用前景。经过三十多年的发展,AFR技术取得了长足的进步,目前最好的AFR系统在理想情况下已经能够取得可以接受的识别性能。但测试和实践经验表明:非理想条件下的人脸识别技术还远未成熟!要开发出真正鲁棒、实用的AFR应用系统还需要解决大量的关键问题,尤其需要研究:(1)作为识别必要前提条件的面部关键特征精确定位问题;(2)高效的人脸描述特征及其相应的高精度核心识别算法;(3)如何提高AFR系统对不可避免的配准错误的鲁棒性问题。另外,对开发鲁棒实用的AFR系统而言,研究应用系统...  (本文共119页) 本文目录 | 阅读全文>>