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题名基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别
被引量：5
- 1
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作者
黄波
赵继印
郑蕊蕊
李敏
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机构
吉林大学通信工程学院
大连民族学院机电信息工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第1期64-69,共6页
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基金
吉林省科技发展计划(No.20090511)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.DC10010103)
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文摘
仿射不变量特征提取方法已成为计算机视觉研究的重点课题之一.本文提出一种归一化直方图算法,该算法基于多尺度自卷积变换中密度函数的概念,研究归一化密度函数的方法,构建了从目标图像中提取直方图仿射不变量特征提取算法,实现了基于多尺度自卷积归一化直方图的仿射不变量模式识别.仿真实验表明,本算法对一定范围内的噪声,局部遮挡,照度及视角变化具有良好的适应性,特别是在多种环境下,其识别率优于多尺度自卷积和基于多尺度自卷积的其它直方图算法.
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关键词
目标识别
仿射不变特征
归一化直方图
多尺度自卷积
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Keywords
object recognition
affine invariant feature
normalized histogram
multi-scale autoconvolution（MSA）
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种多尺度自卷积快速算法
被引量：1
- 2
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作者
黄波
赵晓晖
庞怡杰
时公涛
陈东
赵继印
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机构
吉林大学通信工程学院
空军装备研究院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第12期2430-2435,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61040043,No.61101213)
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文摘
本文提出了一种MSA变换的快速算法.根据快速傅里叶变换理论,在MSA变换尺度的最小取值范围内,推导出最小基准变换尺寸,以取代同一尺度变换的不同变换尺寸,减少MSA变换计算次数;此外,在MSA变换尺度的最小取值范围外,利用MSA变换的对称性进行尺度范围映射,减小MSA变换尺寸,降低计算复杂度.利用典型数据,从时间效率和特征值精度对算法进行仿真分析验证.实验表明,所提快速计算方法在保证特征值精度一致的前提下,计算速度提高到3倍以上.
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关键词
多尺度自卷积
(MSA
)
目标识别
仿射不变特征
仿射不变量
MULTI-SCALE
autoconvolution(MSA)
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Keywords
object recognition
affine invariant features
affine invariance
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多尺度自卷积方差显著性SAR图像目标检测
被引量：1
- 3
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作者
王国力
周伟
丛瑜
关键
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机构
海军航空工程学院电子信息工程系
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期607-612,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61179017
No.61201445)
"泰山学者"建设工程专项经费资助
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文摘
针对SAR图像中显著性目标检测问题,提出一种基于多尺度自卷积方差显著性的自适应检测算法.该算法在对SAR图像多尺度自卷积运算基础上,通过计算MSAV得到方差显著图.设计了一种自适应阈值检测器,完成SAR图像中显著性目标的检测.实验结果表明,在复杂背景环境下,所提算法能有效检测出与人类视觉较为一致的显著性目标.
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关键词
合成孔径雷达图像
目标检测
多尺度自卷积
方差显著性
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Keywords
synthetic aperture radar （SAR） image, target detection, multi-scale auto-convolution, variance saliency
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于广义典型相关分析的仿射不变特征提取方法
被引量：7
- 4
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作者
张洁玉
陈强
白小晶
孙权森
夏德深
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机构
南京理工大学计算机科学与技术学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第10期2465-2469,共5页
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基金
国家自然科学基金(60773172)
江苏省博士后基金(AD41158)资助课题
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文摘
该文结合广义典型相关分析(GCCA)理论,提出了一种新的图像仿射不变特征提取方法。首先,基于多尺度自卷积变换(MSA)构造了一组新的变换量—多尺度自卷积熵(MSAE)。然后证明了该熵具有仿射不变性;再利用GCCA将MSA和MSAE变换值作为两种特征进行融合,得到具有更丰富图像信息的组合特征。最后利用MSA,MSAE和组合特征,结合最近距离分类器分别对视点变换图像以及加噪声、加部分遮挡视点变换图像进行分类识别实验。结果表明,组合特征得到了最高的正确识别率,MSAE次之,MSA最低。
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关键词
图像识别
多尺度自卷积
多尺度自卷积熵
特征融合
仿射不变性
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Keywords
Image recognition
Multi-Scale Autoconvolution （MSA）
Multi-Scale Autoconvolution Entropy（MSAE）
Feature fusion
Affine invariant feature
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名Contourlet变换域下的目标特征提取与识别
被引量：2
- 5
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作者
于琨
王明斐
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机构
河南机电高等专科学校
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2015年第8期122-126,共5页
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基金
河南省教育厅科研基金资助项目(20121185
20121099)
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文摘
利用Contourlet变换对于高维信号的表示能力,在Contourlet变换下提取不变矩特征以及局部Contourlet二值模式特征,通过特征组合,提出了一种在多种外界变化条件下都具有较好稳定性的目标特征提取技术。对于Contourlet分解的低频分量,计算多尺度自卷积矩不变特征;对于Contourlet分解的高频分量,计算其局部Contourlet二值模式(LCBP),并利用两状态HMT描述LCBP系数,得到LCBP-HMT模型,提取模型参数作为特征向量;最后将提取出的低频特征以及高频统计特征组合成特征向量,从而结合了MSA的全局不变性以及LCBP的多尺度、多方向局部描述特性。最后分别对目标的二值图像和灰度图像进行实验,证明了算法在各种变化条件下均具有较好的识别效果。
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关键词
多尺度几何分析Contourlet变换
多尺度自卷积
局部二值模式
目标识别
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Keywords
multiscale geometric analysis
contourlet transform
multiscale autoconvalution
local binary patterns
object recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名仿射不变三角形在红外目标识别中的应用
- 6
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作者
赵爱罡
王宏力
杨小冈
陆敬辉
崔祥祥
姜伟
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机构
第二炮兵工程大学目标探测与图像制导实验室
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出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第12期1493-1499,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61203189)
总装预研基金项目(No.9140A01060411JB4701)资助
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文摘
红外目标识别主要存在以下两个问题:一是红外成像比较模糊,难以提取不变特征;二是红外图像信息含量小,不易发掘有效的描述方法。针对上述问题,提出了一种基于曲率尺度空间(Curvature Scale Space,CSS)角点的仿射不变三角形的检测方法,并利用优选参数的多尺度自卷积(Multi-scale Autoconvolution,MSA)对提取的三角形区域进行描述,最后进行特征匹配实现红外目标识别。实验表明:与其他方法比较,在各种图像变换中,本文方法对红外目标的识别优势显著。
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关键词
仿射不变
曲率尺度空间(CSS)
多尺度自卷积(MSA)
红外目标
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Keywords
affine invariance
curvature scale space
multi-scale auto-convolution
infrared target
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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