一种基于小波矩的图像识别方法

被引：28

作者：

张虹

陈文楷

机构：

[1] 北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京工业大学电子信息与控制工程学院北京,北京

来源：

北京工业大学学报 | 2004年 / 04期

关键词：

小波矩; 平移、缩放和旋转不变性; BP神经网络分类器;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

研究了一种基于小波矩的图像目标平移、缩放和旋转不变特征提取算法,将不变特征提取算法与BP神经网络结合,组成一个图像识别系统.目的在于提高图像处理的质量,这种方法有更好的实用性.在这个系统中,利用小波矩不变量不仅可以得到图像的局部特征,还增加了对图像结构精细特征的把握能力强的优点,把提取的图像目标平移、缩放和旋转不变特征馈人BP神经网络,完成有监督的不变性模式识别.在实验中,利用该方法对无噪、有噪图像,特别是相似物体图像进行识别,可获得98％的正确识别率;并且将其与一般不变矩特征的算法获得的实验数据进行了对比分析.实验结果表明,该方法在图像识别准确率和抗噪性能上都有较大的提高.

引用

页码：427 / 431

页数：5