运用信息论进行特征提取

运用信息论可进行数字影像的特征提取。通过对数字影像窗口信息量的检测，特征可以被获得。几种不同的熵函数和窗口被用于模拟和实际影像的试验性研究，获得了较好的结果。文中同时讨论了检测阈值问题。结果表明，运用信息论进行特征提取是相当有效的。

信息论在数字影象匹配中的应用

信息论为各种信息处理策略提供数学基础,可以用于数字影象匹配。近来,可靠性问题已成为数字影象匹配中必须加以解决的一个主要课题。本文介绍利用局部影象熵的阈值探测和基于最大熵兴趣点匹配的要素提取方法。所有要素都匹配之后,再根据信息量进行多平面匹配。并且在匹配过程的第一步,利用影象的熵值。实验结果表明:信息论的应用可以明显地改善影象匹配的可靠性。

利用最大熵和几何条件进行兴趣点匹配

自动数字相关的一个问题是可靠性。本文描述的方法可以用来解决这个问题。首先,利用自动确定最大熵方法探测到兴趣点;然后为了匹配这些点,利用共面条件来确定共轭点的近似位置,并且利用灰度变化的趋势和信噪比;最后利用几何条件来剔除假共轭点。本文讨论了若干象对的实验结果,并对进一步研究提出了建议。

用信息理论提取目标要素

数字影象中要素的提取问题,可以用信息理论的观点来加以研究。数字影象窗口的相对信息量,为要素定位提供了一种手段,剩下的工作只是适当地识别。在本文的实验研究中,使用了许多不同的熵函数和窗口尺寸,实验中既采用了模拟影象,也采用了真实影象,并得到了一些有意义的结果。在本文的后半部分将介绍这些结果,并对实际中不可避免的值问题进行了讨论。在结论评价中将提出一些未来的研究和实验的建议。