多目標(biāo)場(chǎng)景中特征線的提取技術(shù)與分類方法研究.pdf

1、基金資助：國家自然科學(xué)基金(No.61165011)；江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(NO.20132BAB211021)；江西省教育廳科研項(xiàng)目（No. GJJ12427）。
　　本論文的研究工作是國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于物體棱線線流場(chǎng)的三維物體運(yùn)動(dòng)估計(jì)與結(jié)構(gòu)重建研究”(61165011)的一部分。
　　視覺分析一直是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要課題，它主要研究從圖像序列中提取場(chǎng)景中目標(biāo)物體的結(jié)構(gòu)、位置和運(yùn)動(dòng)信息的理論與方法。而特征檢

2、測(cè)無論是在圖像分割、計(jì)算機(jī)視覺還是在模式識(shí)別中均有著很重要的作用，是圖像處理和模式識(shí)別首先要解決的問題。在圖像所擁有的眾多特征中，線特征無疑是人類視覺感知的一個(gè)重要線索?？梢哉f在現(xiàn)階段圖像處理與機(jī)器視覺中，第一個(gè)基本處理步驟就是線特征檢測(cè)，通過線特征檢測(cè)可以將目標(biāo)物體邊界形態(tài)的結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行有效的保留，從而很大程度上降低圖像處理的數(shù)據(jù)量，簡化分析過程。因此特征線的檢測(cè)有重要的研究意義和實(shí)用價(jià)值。
　　本文主要研究了特征線提取所涉及的

3、圖像預(yù)處理及邊緣檢測(cè)方法，通過對(duì)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)高帽變換和低帽變換以及模版匹配的深入研究，完成了兩種方式相結(jié)合提取圖像特征線。并通過圖像中的顏色紋理特征完成對(duì)不同目標(biāo)特征線的分類。
　　首先，考慮到圖像獲取時(shí)會(huì)受到各種因素的影響而產(chǎn)生噪聲，有必要對(duì)圖像進(jìn)行濾波來提高圖像質(zhì)量。本文研究了圖像預(yù)處理及常見邊緣檢測(cè)的方法，通過對(duì)常用方法的介紹和實(shí)驗(yàn)，總結(jié)了各個(gè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　其次，完成了模版匹配與高低帽變換綜合的方法提取特征線，通過