2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩55頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、圖像特征提取已經(jīng)成為計算機視覺領(lǐng)域和圖像處理的研究熱點,最近幾十年的研究,已使其獲得了很大發(fā)展,由于在應(yīng)用中所獲取的實際圖像基本都具有了仿射變換、投影變換、尺度變換、光照變換等各種變換,利用圖像中的不變特征進(jìn)行圖像內(nèi)容分析與直接利用圖像的像素相比展現(xiàn)了更好的性能優(yōu)勢,其中,圖像的局部不變特征已經(jīng)成為了該領(lǐng)域研究的重點。本文則利用紋理的不變性分析來提取和恢復(fù)圖像的低秩紋理區(qū)域,雖然關(guān)于紋理不變性的相關(guān)研究在近幾年得到較大的突破,并且已廣泛

2、應(yīng)用于基于內(nèi)容的圖像檢索與目標(biāo)識別、生物特征識別、醫(yī)學(xué)圖像分析等眾多領(lǐng)域,但是其精度和效率,仍然不能很好的滿足實際應(yīng)用的需求。
  本文研究一種基于變換不變低秩紋理特征的新算法,進(jìn)行圖像的紋理提取和恢復(fù)。首先介紹關(guān)于稀疏表示以及矩陣秩的恢復(fù)在圖像信息描述與處理當(dāng)中的應(yīng)用,然后根據(jù)文章所面臨的問題,對實際圖像進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,進(jìn)而通過迭代凸優(yōu)化算法求取最優(yōu)解,詳細(xì)介紹了算法的求解過程以及算法實施過程中的優(yōu)化方案,通過實驗來驗證算法的處理

3、效果。
  本文展示了如何有效地提取一幅圖像場景中的“低秩紋理”區(qū)域,盡管我們實際獲取的圖像具有明顯的干擾、破壞和變換,但是仍然能夠從圖像的低秩紋理中獲取有用的幾何結(jié)構(gòu),包含了傳統(tǒng)的局部特征,如邊緣、角以及一些場景或建筑物中普遍存在的各種規(guī)則、對稱的圖案等。本文利用了在凸優(yōu)化算法上的最新進(jìn)展來恢復(fù)這些低秩紋理,即使圖像在具有明顯仿射、投影變化以及稀疏噪聲污染情況下,本文的方法可以精確地恢復(fù)原本低秩的紋理,并實現(xiàn)精確的域變換。通過反

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論