數(shù)字圖像真?zhèn)巫R別的分析與仿真.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)和計算機技術(shù)的飛速發(fā)展,人們利用網(wǎng)絡(luò)獲得數(shù)字圖像得到的信息越來越多,表面上看圖像信息給人以直觀、真實的感覺。同時,隨著圖像處理和計算機圖形學(xué)的技術(shù)的迅速發(fā)展,人們又能夠輕而易舉地制作出高逼真的計算機圖片(CG),用肉眼幾乎不可能把它們同照片區(qū)別開。正是諸多的社會需求促使數(shù)字圖像處理技術(shù)得到了深入、廣泛和迅速的發(fā)展。圖像處理的主要研究內(nèi)容包括圖像增強、圖像復(fù)原、圖像編碼、圖像分類等。通過分析在網(wǎng)絡(luò)上搜尋到的眾多人們關(guān)注度比較高的數(shù)

2、字圖像,我們發(fā)現(xiàn),其中包含公眾人物(國家領(lǐng)導(dǎo)人、體育明星以及娛樂圈明星等等)的圖像較多；在對引起人們爭議的圖像的討論中,人們往往關(guān)心的是這個人物是否出現(xiàn)在這個地方,是否做過這件事情。因此,針對這一情況,在本文中我們主要討論包含人物的數(shù)字圖像特征提取和分類的問題。 首先從小波特征的角度、紋理特征的角度以及顏色特征的角度三個方面介紹了包含人物圖像的特征提取技術(shù)。從小波的角度,首先介紹了傳統(tǒng)的小波特征提取方法。通過引入提升的方法并利用

3、提升方法構(gòu)造9/7小波進(jìn)行特征提取,從而克服了傳統(tǒng)小波計算復(fù)雜；內(nèi)存需求量大,不適于DSP芯片的實時實現(xiàn)的缺陷。實現(xiàn)了對傳統(tǒng)小波方法特征提取的改進(jìn)；從紋理的角度,主要利用灰度共生矩陣和Gabor小波進(jìn)行圖像特征提取?；叶裙采仃囀墙y(tǒng)計法的一種,能夠很好的反映象素之間的灰度級空間相關(guān)的規(guī)律,灰度共生矩陣能夠很好的反映象素之間的灰度級空間相關(guān)的規(guī)律；Gabor變換具有最符合人類的視覺機理、在2-D測不準(zhǔn)的情況下,對信號空間域和頻率域的最佳描

4、述以及充分利用圖像各個分解層次上的精確描述信息形成有效的特征矢量等諸多優(yōu)點。從顏色的角度,主要通過將圖像轉(zhuǎn)換為HSV圖像,然后通過在HSV空間中對圖像進(jìn)行量化,最后根據(jù)統(tǒng)計得到直方圖。 然后給出了支持向量機的理論框架-統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的核心內(nèi)容,概要介紹了支持向量機的產(chǎn)生與發(fā)展過程,詳細(xì)介紹了支持向量機的實現(xiàn)原理,詳細(xì)推導(dǎo)了SVM解決數(shù)據(jù)分類問題的數(shù)學(xué)模型,為后續(xù)章節(jié)的討論奠定了理論基礎(chǔ)。 在進(jìn)行仿真之前,首先需要建立一個包