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基于傅里叶描述子的物体形状识别的研究

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-07

  随着多媒体技术、计算机通信技术及网络的迅速发展,人们在生活中广泛地应用性能俱佳的电子设备,也接触到更多的需要去处理的数字图像信息。数字图像的识别技术已经日益广泛应用在我们生活和工作中各个方面安全等等。因此,图像目标识别具有重大研究意义,获得的研究成果应用前景非常广阔。分析研究形状识别在图像目标识别中发挥出重要作用,形状特征匹配的好差直接决定了目标识别的效果。傅里叶描述子是对形状识别的主要方法之一,本课题着重研究傅里叶描述子在物体形状识别的优劣,并加以改良优化。主要研究内容如下:第一,主要研究了傅立叶描述子在物体形状识别的应用。通过连续傅立叶变换的方法,该方法是以曲线多边形近似为基础,对傅立叶描述子进行计算,并且根据形状主方向,将边界起始点相位影响消除的一种方法。并且对新方法进行了定义,相比传统傅立叶描述子更加高效便捷,新方法不仅具有平移和旋转特性,还继承了模与相位的特性。采用该方法对于物体形状的识别更加精准高效。第二,在使用传统傅立叶描述法过程中主要对物体的轮廓边界采集点,然后对点进行傅里叶变化,从而能够在使用结果中通过提取到具有不变性的傅里叶描述子,最终完成对目标的识别操作,其具有简单的算法,较小的计算量,能够实时应用,然而容易受到噪声干扰,稳定性较差。本文有效结合矩特征与傅立叶描述子的形状识别方法。此方法的中心为质心,对物体进行划分,变成若干扇形区域,对不同区域进行计算,求出矩特征,最终得到可以体现出物体具体形状的矩特征序列,再利用离散傅立叶变换,获得归一化矩特征傅立叶描述子,具有比例和旋转不变性等特点。

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