基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別研究.pdf

1、利用小波變換以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息處理方面的優(yōu)勢(shì)解決圖像識(shí)別問(wèn)題是該文研究的目的和重點(diǎn).該文圍繞圖像識(shí)別這一個(gè)中心課題,研究了目標(biāo)圖像原始數(shù)據(jù)的獲取、預(yù)處理、不變性特征的提取方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別技術(shù).在圖像的預(yù)處理部分,先對(duì)獲取的圖像進(jìn)行平滑、去噪,隨后對(duì)其進(jìn)行邊緣檢測(cè)、增強(qiáng),最后,由于獲取的圖像目標(biāo)和攝像機(jī)位置關(guān)系的不同,可能出現(xiàn)平移、尺度變化、扭曲、旋轉(zhuǎn)等不同的變化,將圖像進(jìn)行歸一化處理,使其成為對(duì)平移、尺度變化、扭曲具有不變性的規(guī)

2、格化圖像.在旋轉(zhuǎn)不變性和特征提取方面,研究了目標(biāo)的Zernike不變矩方法,并且提出了用小波分析在目標(biāo)圖像特征提取方面的應(yīng)用,分別用Zernike矩和小波分析方法提取了目標(biāo)的特征值,將兩者提取的特征值分別作為目標(biāo)識(shí)別分類(lèi)器的輸入.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)識(shí)別方面,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別對(duì)用Zernike不變矩和小波分析方法提取的特征值進(jìn)行訓(xùn)練并進(jìn)行識(shí)別,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,用小波分析方法提取目標(biāo)圖像的特征值比用Zernike矩不變量方法有更好的識(shí)別效