图像中环结构特征及其应用

发布时间:2017-04-02 22:06

  本文关键词:图像中环结构特征及其应用,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:近年来,随着计算机视觉领域的不断发展,特征提取作为最重要的一环得到了大量学者的重视和研究。局部特征可把繁杂的图像匹配的问题转换为特征向量的度量问题,可以大大减小算法的复杂度,因而获得了迅速发展。本文针对存在环结构特征的图像,提出了一种环结构局部不变特征,满足平移、缩放、旋转不变性,可应用于图像识别、图像配准等各个领域。本文的主要工作有:1.环结构特征提取与描述。结合图论中环的概念,用多尺度分割算法与骨架化算法提取图像中的分叉点或交叉点及它们之间的连线,滤除不能组成环结构的特征点,找到特征点之间的连接关系:应用我们提出的基于广度优先策略的环结构检测算法检测环结构,并用归一化的分叉角度与分支长度构建的特征向量对环结构特征进行描述。2.基于环结构特征的视网膜图像配准。实现了环结构特征在视网膜图像配准中的应用,即通过环结构特征提取及描述得到特征向量后,采用相似性度量找到最匹配的环结构特征对,通过相似性变换将一幅图像映射到另一幅图像中,提出了骨架化对准精度对配准结果进行定量评价。本文用VARIA数据集中组合挑选的153对视网膜图像进行实验,配准成功率达96.73%,骨架化对准精度为0.938。论文中还给出了不同变换模型、不同特征之间的实验对比,实验结果表明环结构特征进行视网膜图像配准的可行性和有效性。3.基于环结构特征的扇贝图像识别。构建了扇贝识别图像库,包括标准图像库与待识别图像库,并通过相似性度量进行特征匹配;根据得到的最匹配的环结构特征对找到标准图像库中与待识别图像库中相对应的扇贝图像,从而达到识别的目的。针对构建的图像识别数据库,实验成功率达到83.3%,实验结果表明环结构特征进行扇贝图像识别是可行且有效的。本文提出了环结构局部不变特征,并在视网膜图像配准与扇贝图像识别等领域都得到了成功应用,具有十分重要的意义。
【关键词】:环结构特征 图论 视网膜图像配准 扇贝图像识别
【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 1 绪论10-15
  • 1.1 引言10
  • 1.2 国内外研究现状10-13
  • 1.2.1 图像中的局部不变特征10-12
  • 1.2.2 图论中的环检测12-13
  • 1.3 课题来源13
  • 1.4 主要工作及内容安排13-15
  • 2 环结构特征15-33
  • 2.1 预处理15-22
  • 2.1.1 基于偏微分方程的多尺度图像分割16-18
  • 2.1.2 连通区域标记图像去噪18-20
  • 2.1.3 膨胀腐蚀操作填充孔洞20
  • 2.1.4 骨架化20-22
  • 2.2 环结构检测22-30
  • 2.2.1 图论相关概念22-24
  • 2.2.2 分叉点与连接关系检测24-25
  • 2.2.3 基于广度优先策略的环结构检测25-30
  • 2.3 环结构描述30-32
  • 2.4 本章小节32-33
  • 3 环结构在视网膜图像配准中的应用33-50
  • 3.1 视网膜图像配准研究现状33-35
  • 3.2 相似性度量35-36
  • 3.3 相似性变换36-40
  • 3.4 骨架化对准精度40-43
  • 3.5 对比实验43-49
  • 3.5.1 不同变换模型之间的对比实验44-46
  • 3.5.2 不同特征之间的对比实验46-49
  • 3.6 本章小节49-50
  • 4 环结构在扇贝图像识别中的应用50-57
  • 4.1 扇贝图像识别研究现状50-51
  • 4.2 扇贝图像数据库构建51-53
  • 4.3 环结构匹配与扇贝图像识别53-56
  • 4.4 本章小节56-57
  • 5 总结与展望57-59
  • 5.1 总结57
  • 5.2 展望57-59
  • 参考文献59-62
  • 致谢62-63
  • 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果63

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 杨眉;魏鸿磊;华顺刚;;一种基于神经网络的扇贝图像识别方法[J];大连海洋大学学报;2014年01期

2 郭常有;曹广斌;韩世成;蒋树义;;基于图像处理技术的扇贝尺寸及位置自动识别[J];大连海洋大学学报;2012年06期

3 朱从容;;计算机视觉技术在水产养殖中的应用[J];浙江海洋学院学报(自然科学版);2008年04期

4 徐正光;鲍东来;张利欣;;基于递归的二值图像连通域像素标记算法[J];计算机工程;2006年24期

5 林艾光;孙宝元;矢田贞美;;基于机器视觉的虾夷扇贝分级检测方法研究[J];水产学报;2006年03期


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本文编号:283214

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