基于复数不变矩的数字图像相似性分析

系统性地给出数字图像不变矩一般性构造方法,对不变矩冗余性进行分析.通过采用复数矩作为描述数字图像识别特征量的方法,研究复数不变矩所具有不变性的约束条件及其与几何不变矩间的关系,根据复数不变矩构造定理,给出判别复数矩冗余性的一般方法,并结合修正余弦相似度以实例对在工程应用中的采用低阶复数不变矩描述目标特征的有效性进行分析.研究结果表明:采用复数不变矩构造数字图像特征量具有很好普适性,对于图像目标识别特征的描述有较好的效果.     

基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法。首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响。实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率。     

基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别

针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法.首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响.实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率.     

多尺度目标识别新方法

利用全局矩反映的是图像在整个空间的统计特征,可以稳定可靠地识别形状差异较大物体的特点,以及小波矩描述的是图像在局部空间的特征,能够准确有效地区分形状相似的目标的优点,提出了一种新的由粗到细、从全局到局部的多尺度逐级匹配目标识别方法.这种在大尺度下采用全局特征进行粗分类,小尺度下采用局部特征进行细分类的思想加快了匹配过程,实验结果表明,该方法比仅使用全局不变矩或小波不变矩特征的目标识别方法具有更高的识别率和更广的适用范围.     

基于小波包和不变矩的舰船目标识别

以船舶目标分类系统作为研究对象,对小波包变换在舰船目标分类识别中的应用进行研究。首先,介绍小波变换的相关理论,小波包分解能够进行任意尺度的时频分析;然后对不变矩算法进行介绍,给出一种基于小波包分解和不变矩算法相结合的特征值提取方法。仿真实验结果表明,本文给出的方法具有较高的识别率。     

SVM在合成孔径雷达图像目标识别中的应用

提出一种采用Zernike矩和支持向量机SVM结合对SAR图像中的舰船目标类型进行分类识别的算法。此算法首先对SAR舰船切片图像进行预处理,再采用Zernike矩提取SAR舰船图像切片的旋转不变特征算子;然后,利用支持向量机的方法对目标样本进行训练构造分类器,并采用"一对一"多类方式实现多类舰船目标的识别。最后,仿真建立3类舰船三维模型,并利用本文算法进行分类识别,实验结果表明本文算法能够有效识别舰船目标。     

基于不变矩和支持向量机理论的舰船目标识别

本文利用小波不变矩和支持向量机理论进行舰船目标识别。在识别过程中,首先获取图像,同时将得到的图像转换到极坐标内;然后利用小波矩进行特征提取,在此过程中选择合适的核函数;最后利用支持向量机进行分类。实验结果表明,本文算法具有较高的识别率。     

基于Hu不变矩的船舶焊缝缺陷图像特征提取

介绍基于Hu不变矩的船舶焊缝缺陷图像特征提取方法,实验表明所提取的Hu不变矩满足缩放、平移和旋转上的几何不变性,同时具有较高的抗噪能力。对于复杂的焊缝缺陷图像,不变矩特征能有效的表征图像的特征信息,在一定程度上可以作为缺陷识别的重要依据。     

基于遗传算法优化支持向量机的船舰目标识别分类

为了实现有效的海上监管和响应,提高舰船监管效率,降低人力成本,提出基于遗传算法优化支持向量机的舰船目标识别分类方法。以HU矩为舰船目标的特征描述子,在舰船目标图像内,提取具备旋转、尺度与平移不变性的舰船目标特征矩;利用遗传算法,优化支持向量机的惩罚因子与核参数;在参数优化后的支持向量机内,输入舰船目标特征矩样本,输出舰船目标识别分类结果。实验证明,该方法可有效提取舰船目标特征矩;经过参数优化后的支持向量机,可有效降低计算复杂度,加快检测目标识别分类效率,具备较优的舰船目标识别分类性能。该方法均可精准识别分类舰船目标。     

基于红外视觉的船舶机舱火灾探测

介绍了基于红外视觉的船舶机舱火灾探测方法.首先将滑动时间窗内的若干帧红外火焰图像叠加到一个投影平面上,投影图像像素的灰度值反映了火焰的空间分布,采用投影矩来描述火焰的动态特征.然后,基于目标的投影矩特征,采用支持向量机来区分火焰和非火焰目标.实验中采用了两种火焰和两种疑似目标视频,实验结果表明,该方法具有较高的实时性和良好火焰探测效果.