圖像特征提取方法研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著科技發(fā)展和圖像信息的大量產(chǎn)生和交流，目標(biāo)圖像的自動(dòng)識(shí)別和分類應(yīng)用越來越廣泛，同時(shí)實(shí)際應(yīng)用問題對(duì)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的要求也越來越高，計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)遠(yuǎn)沒有滿足實(shí)際應(yīng)用需求。圖像識(shí)別分類技術(shù)一般包括幾個(gè)階段：圖像預(yù)處理、圖像特征分割、特征提取和自動(dòng)分類器設(shè)計(jì)等，其中特征提取的內(nèi)容和方法尤為重要。特征提取為分類器提供所有依據(jù)，它的表征性能直接決定了識(shí)別分類的效率和精度。在實(shí)際問題中，特征提取可能受到背景、視角、光照、大小等噪聲干擾，如何提取具

2、有良好表征性能且受到噪聲干擾較小的特征參數(shù)，是應(yīng)用研究的重要問題。
　　 本文針對(duì)鋼鑄坯圖像的分類和評(píng)測的實(shí)際應(yīng)用問題，研究以鑄坯圖像為識(shí)別目標(biāo)的特征提取技術(shù)。針對(duì)鋼鑄坯的主要缺陷—中心偏析，提出實(shí)際特征提取的內(nèi)容和方法，分析處理特征參數(shù)數(shù)據(jù)。
　　 在圖像分割的基礎(chǔ)上，研究分析中心偏析的特性，提出特征參數(shù)提取的主要內(nèi)容，主要依據(jù)圖像像素點(diǎn)灰度和區(qū)域分布特性進(jìn)行特征提取。針對(duì)圖像分割的兩種結(jié)果，提出全局閾值和動(dòng)態(tài)閾值兩組

3、特征的提取。
　　 根據(jù)中心偏析區(qū)域特點(diǎn)，提出使用擬合直線方法確立偏析線方向，提出擬合方法并研究應(yīng)用效果。利用擬合的直線，對(duì)圖像像素點(diǎn)灰度值進(jìn)行行投影，為特征提取提供依據(jù)。提出13種特征參數(shù)的提取內(nèi)容和方法，將13種特征參數(shù)分為三類研究論述。依據(jù)特征提取基本原則對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行選擇優(yōu)化，選擇10種重要參數(shù)組成特征向量，并針對(duì)識(shí)別分類具體問題提出分類特征向量。
　　 本文以針對(duì)具體問題構(gòu)造新的特征提取內(nèi)容和方法為主要研究方向