根据NMI特征和Jan Flusser提出的仿射不变矩各自的特点和适用条件,提出了一种组合不变矩。利用组合不变矩提取图像的不变特征向量,并结合Fisher线性判别准则,实现了对空中目标的Fisher线性判别器(FLDA)的分类识别。同时,考虑到识别的快速性方面,对FLDA进行了改进,提出了主分量分析(PCA)与FLDA相结合的识别算法。仿真实验结果表明,该方法具有较高的识别精度和速度。
图像识别 目标识别 仿射不变矩 组合不变矩 Fisher线性判别器 主分量分析 image recognition target recognition affine invariant moment combined invariant moment Fisher linear discriminant analysis principal component analysis
提出了一种新型的用于目标图像识别与跟踪的自适应阈值分割方法,并对其进行改进,同时给出了它与其他两种阈值分割方法的比较实验,定性和定量分析结果证实了该方法在精度和速度方面都具有明显的优势。最后给出了在噪声干扰和复杂背景的情况下的实验,说明该方法具有较强的适应性。
图像分割 自适应阈值 最大类间方差法 二维中值滤波 image segmentation adaptive threshold OTSU 2D median filter