多分辨率圖像融合及仿射目標(biāo)識別算法研究.pdf

1、針對圖像處理中存在的多分辨率多源圖像融合問題和目標(biāo)識別中存在的目標(biāo)平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和扭曲變形以及缺陷邊緣問題，本文開展了下面的工作。 1.針對圖像融合研究中出現(xiàn)的不同分辨率多源圖像融合問題，將分塊方法和統(tǒng)計模型相結(jié)合，提出了一種多分辨率多源圖像融合算法。首先，對多源觀測圖像進行分塊向量建模，給出每一個分塊的向量模型；然后，對每一個分塊進行概率建模，并利用貝葉斯規(guī)則獲得每一個分塊的極大后驗估計值；再利用E-M算法獲取分塊估計的參數(shù)

2、，得到該分塊的融合估計結(jié)果；最后對所有分塊融合值進行重構(gòu)，獲得基于不同分辨率源圖像的融合估計圖像。計算機實驗表明，與傳統(tǒng)的僅用小波的方法相比較，該多分辨率多源圖像融合算法是有效的。 2.針對目標(biāo)識別研究中出現(xiàn)的目標(biāo)平移、旋轉(zhuǎn)、縮放和扭曲變形以及缺陷邊緣問題，利用不變弧長參數(shù)的概念、邊緣分割算法和統(tǒng)計分類方法，建立了一種基于仿射統(tǒng)計不變量的目標(biāo)識別算法。首先，基于仿射不變弧長參數(shù)推導(dǎo)了仿射統(tǒng)計不變量；其次，在比較常用的幾種邊緣檢測