基于高維視覺特征模型的目標(biāo)圖像檢測與圖像分割技術(shù)研究.pdf

1、電子科技大學(xué)博士學(xué)位論文基于高維視覺特征模型的目標(biāo)圖像檢測與圖像分割技術(shù)研究姓名：劉思遠申請學(xué)位級別：博士專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：李在銘20060601摘要FCM與馬氏空間約束條件下多分類器融合圖像分割技術(shù)：圖像分割可視為對于包括像素灰度(彩色)，空域約束等特征的高維特征數(shù)據(jù)的分類問題。本文提出一種FCM與馬氏空間約束條件下多分類器融合的圖像分割算法。將高維特征數(shù)據(jù)分類問題分解為多個低維特征的分類，即：基于灰度(彩色)特征的FCM

2、最佳模糊分類以及基于Markov隨機場模型的空域約束統(tǒng)計分類。在獲得兩類分類測度函數(shù)之后，通過多分類器融合的方法將不同分類器得到的分類結(jié)果進行優(yōu)化整合，得到最后的分類結(jié)果。場景視頻序列敏感圖像模糊過濾技術(shù)：場景視頻序列敏感圖像模糊過濾技術(shù)是目標(biāo)圖像檢測與圖像分割技術(shù)在信息安全領(lǐng)域的一個典型應(yīng)用，其基本任務(wù)是在給定存在于敏感目標(biāo)上的標(biāo)志圖像特征的條件下，對敏感目標(biāo)進行自動的檢測與模糊。基于系統(tǒng)的任務(wù)與約束條件，進行了系統(tǒng)總體方案與軟硬件實

3、現(xiàn)方案設(shè)計，在系統(tǒng)硬件設(shè)計上，采用了DSPFPGA的結(jié)構(gòu)方式，在軟件結(jié)構(gòu)設(shè)計上，應(yīng)用分層設(shè)計的思想構(gòu)筑軟件系統(tǒng)，同時給出了DSP處理的流程及其主函數(shù)模塊設(shè)計。上述各個技術(shù)研究點均進行了相應(yīng)的實驗，并獲得了較好的結(jié)果。本文所研究的理論與技術(shù)對于數(shù)字視頻的高效編碼技術(shù)，圖像識別技術(shù)以及多媒體信息安全技術(shù)都有較重要的理論與實際參考價值。關(guān)鍵詞：基于高維視覺特征的圖像檢測與分割，圖像視覺特征模糊相似度，基于鄰域變化矢量場的邊緣檢測，圖像空域約束