資料介紹
?????? 本文利用Radon 變換具有較強的線形檢測特性,將其應用于對噪聲圖象內由直線構成的規則幾何形狀的目標進行識別。實驗證明該方法簡單有效且具有較強的穩健性。
[關鍵詞] Radon變換 噪聲圖象 目標識別
?????? 隨著計算機技術的飛速發展,計算機自動目標識別技術在各個領域應用也越來越廣泛。
???????目標識別的基本原理是在含有各種復雜背景和噪聲中提取我們趕興趣的內容。如基于航空的飛行物體識別、地質探測中礦產識別以及醫學影象中腫瘤識別等。當前目標識別已經有許多成熟的方法,最經典的就是直接搜索,另外還有變換法等。所謂變換法就是將原始圖象經過變換后在變換域內對目標進行搜索。基本的變換法有離散傅立葉變換、離散余弦變換、小波變換等。常規的目標識別方法對復雜圖象能獲得較好的效果,但對被噪聲污染的圖象則不易獲得滿意的結果。本文研究的目標為由線條組成的規則幾何形狀的物體,而原始圖象又是被噪聲污染的圖象,針對這類特殊性,我們引入Radon 變換來完成目標識別的任務。
[關鍵詞] Radon變換 噪聲圖象 目標識別
?????? 隨著計算機技術的飛速發展,計算機自動目標識別技術在各個領域應用也越來越廣泛。
???????目標識別的基本原理是在含有各種復雜背景和噪聲中提取我們趕興趣的內容。如基于航空的飛行物體識別、地質探測中礦產識別以及醫學影象中腫瘤識別等。當前目標識別已經有許多成熟的方法,最經典的就是直接搜索,另外還有變換法等。所謂變換法就是將原始圖象經過變換后在變換域內對目標進行搜索。基本的變換法有離散傅立葉變換、離散余弦變換、小波變換等。常規的目標識別方法對復雜圖象能獲得較好的效果,但對被噪聲污染的圖象則不易獲得滿意的結果。本文研究的目標為由線條組成的規則幾何形狀的物體,而原始圖象又是被噪聲污染的圖象,針對這類特殊性,我們引入Radon 變換來完成目標識別的任務。
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