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基于矩和小波变换的目标图象识别 被引量:13
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作者 丘江 杨静 刘波 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第7期836-840,共5页
在图象目标的识别中 ,目标图象的不变矩对于具有旋转、尺度变换特性的目标具有良好特征匹配性能 ,但其识别准确度直接受到不变矩计算区域内的目标个数的影响 .本文首先采用一维小波变换降噪并获取图象边缘 ,结合轮廓跟踪法 (“爬虫法”... 在图象目标的识别中 ,目标图象的不变矩对于具有旋转、尺度变换特性的目标具有良好特征匹配性能 ,但其识别准确度直接受到不变矩计算区域内的目标个数的影响 .本文首先采用一维小波变换降噪并获取图象边缘 ,结合轮廓跟踪法 (“爬虫法”)与投影法对图象进行区域分割获取各目标存在区域 ,再利用目标图象的不变矩进行目标识别 ,最后通过利用目标的主轴特性及质心变化计算目标的旋转角度及尺度变换倍率 .通过仿真实验 。 展开更多
关键词 不变矩 区域分割 中心矩 小波变换 目标图象识别 图象处理 图象匹配
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基于神经网络的目标图像识别方法分析 被引量:2
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作者 龚岩 《电子世界》 2017年第12期45-45,共1页
数字图像处理技术和人工智能技术的发展,让模式识别技术有了巨大的进步,本篇文章主要从人工神经网络的特点和优越性入手,对基于神经网络的目标图像识别方法进行了分析。
关键词 人工神经网络 目标图象识别 方法分析
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AN APPLIED RESEARCH ON APPROACH OF DYADIC WAVELET TRANSFORM FOR REMOTE SENSING IMAGE EDGE DETECTION 被引量:1
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作者 Fu Wei Xing Guangzhong +2 位作者 Hou Lantian Qin Qiming Wang Wenjun 《Journal of Electronics(China)》 2006年第4期535-538,共4页
In the edge detection of Remote Sensing (RS) image, the useful detail losing and the spurious edge often appear. To solve the problem, the authors uses the dyadic wavelet to detect the edge of surface features by comb... In the edge detection of Remote Sensing (RS) image, the useful detail losing and the spurious edge often appear. To solve the problem, the authors uses the dyadic wavelet to detect the edge of surface features by combining the edge detecting with the multi-resolution analyzing of the wavelet transform. Via the dyadic wavelet decomposing, the RS image of a certain appropriate scale is obtained, and the edge data of the plane and the upright directions are respectively figured out, then the gradient vector module of the surface features is worked out. By tracing them, the authors get the edge data of the object, therefore build the RS image which obtains the checked edge. This method can depress the effect of noise and examine exactly the edge data of the object by rule and line. With an experiment of an RS image which obtains an airport, the authors certificate the feasibility of the application of dyadic wavelet in the object edge detection. 展开更多
关键词 Dyadic wavelet transform Edge detection and tracking of Remote Sensing (RS) Object recognition
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