基于Hu不变矩的飞机目标提取
矩作为模式的特征在二维图像模式识别中应用很广,不变矩是一种比较经典的特征提取方法,其特征在图像平移、伸缩、旋转时均保持不变.本文介绍了不变矩的基本理论以及Hu提出的七个不变矩,其后发展的Zernike矩、Legendre矩、小波矩等,并对不变矩的物理含义进行分析.通过VC++编程应用Hu矩对飞机目标进行提取识别,分析了不变矩在生产应用中的可行性与实用性以及二值化，分别从矩特征数目、图像分割阈值、匹配阈值、搜索窗口移动步距和噪声五个方面分析了它们对识别效果的影响，从中可以看出：在进行特征提取之前，要对图像进行一定地预处理，如平滑去噪，将影响提取的特征的因素尽量削弱或去掉；提取的特征向量不能使用单一的特征，要有足够的特征数目；图像分割要能够把要提取目标的样本的轮廓尽可能完好地分割出来，即尽可能清晰地将目标从背景提取出来；而匹配的阈值要根据一定的经验所得，将其控制在尽可能好的提取效果范围内；移动步距的影响也要考虑，不能太大，以免提不出目标，太小了在大副图像的提出中则耗用太多的时间；Hu不变矩的计算是区域算法，当计算获取灰度矩图像时，计算效率相当低，在此次试验中的小幅图像就耗时一分多钟，所以相当有必要研究矩的快速算法或者提高计算机硬件的处理能力。
图像识别 飞机目标 特征提取 Hu不变矩
王伟娟
广东省国土资源测绘院,广东广州510000
国内会议
湖北宜昌
中文
334-337
2013-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）