自然背景中人造信息的檢測算法.pdf

1、自然背景中人造信息的檢測是計算機視覺領(lǐng)域中一個非常重要的研究課題，在許多領(lǐng)域中都有著重要的應(yīng)用前景。 本文系統(tǒng)研究了自然背景中人造信息的檢測算法，主要包括：基于幾何特征、基于灰度特征、基于偏振特征、基于分形特征和基于概率模型的人造目標檢測算法，對天然背景中人造自然的檢測算法也做了簡要介紹。 基于分形特征的人造目標檢測算法是一種基于背景的人造目標檢測算法，與傳統(tǒng)的基于目標的人造目標檢測算法相比，分形特征方法檢測過程簡單，實

2、現(xiàn)起來容易，因此在自然背景中人造目標的檢測領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。 本文在介紹分形理論的基礎(chǔ)之上，詳細討論了各種基于分形特征的人造目標檢測算法，主要包括：基于分維數(shù)、基于縫隙、基于分形擬合誤差、快速的基于分維數(shù)和分形擬合誤差、基于幾何度量空間變化率和基于多尺度分形參數(shù)的人造目標檢測算法，同時對基于差分毯維法的人造目標檢測算法和基于分形特征的小目標檢測算法也做了相應(yīng)介紹。由于目前的各種基于分形特征的人造目標檢測算法遠沒有達到實際應(yīng)用

3、的需要，因此還需要對此領(lǐng)域進行不斷的深入研究。 本文提出了一種基于彩色特征和分形特征的人造目標檢測算法，首先通過無監(jiān)督優(yōu)化模糊聚類的方法進行彩色圖像分割，由于自然背景的顏色比較單一和均勻，在圖像中占據(jù)比較大的面積，因此通過去除大片的自然背景區(qū)域來達到簡化人造目標檢測算法的目的；然后對保留區(qū)域進一步處理、提取分形特征，利用分形方法去除自然背景奇異區(qū)域的影響，從而最終檢測出自然背景中的人造目標。仿真結(jié)果表明，該算法具有較好的檢測精度