复合不变矩的特征提取

特征提取的目的是提取出一些精简、准确有效的数据来提高图像识别和分类的效率和准确率。在系统识别缺陷过程中,特征提取是很关键的一步,它是系统判别图片有无缺陷或分类的基础不变矩概念清晰、识别率稳定,对具有平移、旋转、尺度等变化的目标具有良好的不变性及抗干扰能力,能有效地反映图像的本质特征。在此分别采用HU不变矩、Zernike不变矩和该文提出的复合不变矩分别对塑料平板图片进行特征提取,反应出复合不变矩具有平移、尺度和旋转不变性。结果表明它能提供更全面特征信息,具有较高的抗噪能力,是行之有效的特征参数。

SAR图像的ROI特征配准方法

SAR图像配准是SAR图像处理的关键技术,对SAR图像的融合、拼接等有着深刻影响。SAR图像的配准中基于区域的配准方法往往存在区域提取困难,受相干斑影响较大等缺陷。本文提出了一种基于ROI特征的SAR图像自动配准方法。该方法提取SAR图像中的ROI特征作为配准基元,将行、列匹配概率系数与不变矩最小距离测度相结合进行特征匹配,利用所有正确匹配的ROI特征对的质心坐标和最小二乘算法估计仿射变换模型参数。用实际SAR图像测试该方法,并与多种已有的方法进行比较,实验结果表明:该方法具有很好的适应性和配准精度。