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1、 硕士学位论文硕士学位论文吉林大学吉林大学作作 者者 李华胜李华胜 论文分类号论文分类号 TP391.41 单 位 代 码 单 位 代 码 10183 密密 级级 内内 部部 研究生学号研究生学号 2200631 吉 林 大 学 吉 林 大 学 硕 士 学 位 论 文 硕 士 学 位 论 文 图像模式识别算法研究图像模式识别算法研究 Study on Pattern Recognition Algorithms of Image 作者姓名作者姓名：李李 华华 胜胜 专专 业：通信与信息系统业：通信与信息系统 导师姓名导师姓名 及 职 称 及 职 称 ：付付 萍萍 教授教授 论文起止年月：200
2、1 年 9 月至 2003 年 3 月 论文起止年月：2001 年 9 月至 2003 年 3 月 吉 林 大 学 硕 士 学 位 论 文 III 提提 要要 为了适应现代战争对情报信息的需要，改变传统由手持放大镜进行目视判读的时效性差、 信息反馈滞后的方式， 本文研究了航空图片中目标飞机机型的自动识别算法，对提高判读效率、减少误判率的军事情报具有十分重要的意义。 根据航空图片的特点，本文设计了基于区域的迭代域值法进行目标分割，结合形态学的处理方法增强边界点连续性，并给出了八邻域跟踪技术提取目标的轮廓特征。文中还研究了仿射变换条件下，相对于目标旋转、平移、尺度变换而保持为常量的仿射不变矩，探讨
3、了仿射不变矩在航空图片飞机机型判读中应用的可行性和有效性，并改进了最小距离匹配法以完成目标飞机的机型识别。 本文所研究的仿射不变矩在进行航空图片飞机机型判读时，其最大优点在于不受限于航空图片中各飞机图像的大小、方向、位置以及其仿射变形，均能快速、准确地完成目标识别。 关键词：航空图片、识别、分割、轮廓、不变矩、仿射变换 目目 录录 第一章 绪论1 1.1 概述1 1.2 图像模式识别的主要方法2 1.3 本文研究的主要内容及工作安排5 第二章 迭代阈值法目标分割设计7 2.1 图像分割技术概述7 2.2.1 图像分割的定义7 2.2.2 图像分割的评价8 2.2 利用边缘检测的图像分割法10
4、2.2.1 梯度算子分割技术10 2.2.1 拉普拉斯算子分割技术12 2.2.3 目标边界跟踪技术13 2.3 阈值法分割算法研究13 2.3.1 阈值化分割原理13 2.3.2 最优阈值法分割技术15 2.3.3 自适应阈值法分割技术17 2.3.4 迭代阈值法分割技术18 2.4 本章小结20 第三章 基于目标轮廓特征提取的研究22 3.1 边界闭合求取目标轮廓技术22 3.2 基于阈值分割的目标轮廓跟踪研究24 3.2.1 形态学在轮廓提取中的应用24 3.3.2 八邻域目标轮廓跟踪技术27 3.3 利用不变矩原理提取目标轮廓特征的研究29 3.3.1 经典不变矩特征的描述29 3.3
5、.2 仿射不变矩特征的描述31 3.4 航空图片飞机机型识别中不变矩的应用39 吉 林 大 学 硕 士 学 位 论 文 V 3.5 本章小结42 第四章 实验结果与分析43 4.1 图像分割结果43 4.2 目标轮廓跟踪结果44 4.3 经典不变矩实验结果44 4.4 仿射不变矩实验结果50 4.5 改进的最小距离匹配法56 第五章 总结与展望58 5.1 总结58 5.2 展望59 参考文献60 致 谢67 摘 要 Abstract 第一章第一章 绪绪 论论 1.1 概述 1.1 概述 “加强国防建设现代化，信息化是第一化”1。信息作战作为未来高技术条件下全新战争形态的标志，越来越受到人们的
6、关注。为适应未来高技术战争，军事智能化软件得到了广泛运用。计算机视觉技术的发展，尤其是模式识别的发展，使得空中照片判读智能化成为可能。高水平的战术侦察需要运用计算机智能控制的方法和手段，自动收集和处理侦察情报，提取各种目标特征并确定目标的坐标，从而提高侦察系统的自动化能力。因此，利用计算机从图像上检测出目标，进行航空图片自动识别，对于提高判读效率，减少误判率，提供快速、准确的军事情报具有十分重要的意义。 目前我军的图像侦察能力很弱，依然局限于目视判读，自动化程度较低，其过程之复杂、效率之低下是可以想象的。我军目前已组建了航空侦察部队，也装备了航空航天实时传输系统设备，但航空侦察的自动化程度不高
7、。从航空航天摄影到获取准确的情报，仍然是按照航空摄影、胶片处理、洗印照片、镶图、目视判读等程序依次进行。这不仅要花费大量的人力，更主要的是需要较长的时间周期，其结果也未尽如人意。 这种周期长、 效率低、 反馈信息滞后的判读方式,不能适应现代化信息战争的需要。 因此，将各种高新技术引入图像处理、图像判读、图像传输系统，提高情报的时效性、准确性，研制侦察图像智能化识别软件就显得十分迫切。将航空侦察图像和实时图像传输到计算机，由计算机自动处理为正常影像，再进行图像增强、边缘处理、去除噪声等预处理，提取有效的目标特征，从图像上检测出目标，最后由计算机进行人工智能判读。这样不但可以节省人力，提高判读效率
8、，而且大大提高了准确性，缩短了航空情报的获取时间，为赢得战争胜利奠定了坚实的基础。 在航空图片的智能判读方面，目前全军内外都处于试研制阶段，这方面成形的资料较少。而外军的研制情况均属于保密资料，我们无从参考。军事领域中,飞机是重要的军事目标，也是侦察和打击的主要对象之一。因此，判别地面停放的飞机的类型、状态和数量尤为重要。针对飞机在战争中的重要性及危害性，我们选用飞机作为识别目标，进行图片智能判读的算法研究。 吉 林 大 学 硕 士 学 位 论 文 VII 本课题来源于空军第二航空学院空军立项项目，进行航空图片中飞机机型的模式识别算法研究。主要解决长期困扰侦察部队判读速度慢、自动化程度低、判读
9、周期长等问题，同时减少判读过程中人为因素的影响，使判读结果更为准确、可靠、科学。 1.2 图像模式识别的主要方法 1.2 图像模式识别的主要方法 由于图像处理及识别技术在多媒体数字图书馆、医学图像、卫星遥感图像和计算机辅助设计和制造、地理信息系统、罪犯识别系统、商标版权等领域的成功应用，也因此涌现了大量的技术文献28。总结这些研究成果，图像识别方法主要有：基于色彩特征的识别技术、基于纹理特征的识别技术以及基于形状特征的识别技术。 一、一、 基于色彩特征的识别技术基于色彩特征的识别技术 色彩是物体表面的一种视觉特性，每种物体都有其特有的色彩特征，譬如人们说到绿色往往是和树木或草原相关，谈到蓝色往
10、往是和大海或蓝天相关，同一类物体往往有着相似的色彩特征，因此我们可以根据色彩特征来区分物体。由于色彩直方图9具有简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点，得到了研究人员的广泛关注。 （1）全局色彩特征技术 全局色彩特征识别技术目前采用最多的色彩直方图的方法，其主要思想是根据色彩直方图统计每种色彩在图像中出现的概率，然后采用色彩直方图的交集来度量两幅图像色彩的相似性，其最大的缺点是完全丢失了图像色彩的空间信息。后 Pass10等人提出了图像的色彩聚合矢量 CCV（Color coherence vector）的方法，它是图像直方图的一种演变，其核心思想是将图像中在感知上色彩相似的像素所占据的连续
11、区域的面积达于一定的阈值时，该区域中的像素为聚合像素，否则为不聚合像素，这样统计图像包含的每种色彩的聚合和不聚合像素的比率称为该图像的色彩聚合矢量。该聚合信息在某种程度上保留了图像色彩的空间信息。 关于图像色彩直方图之间的距离，目前主要有直方图的交、直方图的绝对值距离9，Niblack 和 Barber 等人采用直方图的欧几里德的度量方法11，Hafer 等人提出了色彩直方图之间的加权距离作为直方图之间的度量方法12。 （2）局部色彩特征技术13,14 由于全局色彩特征捕获了整幅图像色彩分布的信息，丢失了许多局部的色彩空间信息。目前从划分局部区域的角度来说可分为：基于固定块的图像分割、基于手工
12、的区域分割、采用交互的半自动区域分割以及一些自动的色彩分割方法。局部区域中的色彩信息可以表示为平均色彩、主色彩、色彩直方图和二进制色彩集。局部色彩特征技术的主要思想是从图像中选择一些代表色彩，然后将图像划分成一定的矩形区域，每个区域中以一种主要的单一色彩作为代表，两个图像之间的相似性是两个图像具有相似色彩区域的重叠程度。 二、二、 基于纹理特征的识别技术基于纹理特征的识别技术 纹理是图像的一个重要属性。关于纹理的定义和纹理的量化方法有许多，其中主要有两种：一种是结构方法；一种是统计方法。前者是将图像中非常具有结构规律的特征加以分析，后者则是对图像种的色彩强度的分布信息进行统计。Haralick
13、15纯粹从数学上研究了图像纹理中灰度级的空间依赖关系，根据图像中像素之间的方位和距离关系构造了一个共生矩阵，然后从中提取有意义的统计特征作为纹理特征的表达，使用的特征主要有能量、熵、相关性和惯量，该方法的最大缺陷是这些统计特征没有和人在视觉上对纹理特征鉴别之间建立对应关系。 Julesz 已作过大量的心理实验16,17，目前已有不少人提出了纹理特征的识别、度量方法，其中 Tamura 提出的纹理特征集很好地对应于人类视觉感知，这些特征包括：粗糙度、对比度、方向度、规整度和粗略度，在这些特征中最重要的特征主要是纹理的粗糙度、对比度和方向度，随后有不少人提出了纹理的特征集18-21。目前还没有一个统一的标准来精确地表示纹理的特征，因为人对纹理的视觉特征的认识非常主观。随着小波变换在图像纹理分析中的广泛应用，一些人从小波子波段中提取统计特征作为图像的纹理表示22，同时，发现基于 Gabor 基小波变换的纹理效果最好23。 三、三、 基于形状特征的识别技术基于形状特征的识别技术 形状是图像的重要可视化内
