基于機器視覺的圖像識別技術(shù)及其應(yīng)用
以實際科研項目為課題研究背景，主要圍繞基于圖像的目標(biāo)識別與跟蹤技術(shù)開展相關(guān)研究工作。首先，針對目前實際圖像所普遍存在的高斯噪聲和脈沖噪聲，給出了一種圖像自適應(yīng)-模糊濾波算法。該算法首先判別并標(biāo)定圖像噪聲，以實現(xiàn)兩類噪聲的分離。采用自適應(yīng)中值濾波算法濾除脈沖噪聲，有效地克服了中值濾波的不足。再有效濾除脈沖噪聲的基礎(chǔ)上，書中引入了模糊控制中隸屬度函數(shù)的概念以改進均值濾波算法，結(jié)合圖像直方圖自適應(yīng)給出隸屬度函數(shù)的閥值，克服了均值濾波造成圖像模糊的不足。其次，書中給出了基于特征空間描述的Gabor小波特征識別算法。在對Gabor小波自身特性和參數(shù)特性進行了深入分析的基礎(chǔ)上，給出了新的Gabor小波系數(shù)快速計算方法和新的Gabor小波參數(shù)選取方法。
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