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基于Radon 变换的噪声图象内规则形状目标的识别 Regular Geographic Objective Recognition in noisy Image Based on Radon Transform 彭钧 [摘要] 本文利用 Radon 变换具有较强的线形检测特性，将其应用于对噪声图象内由直线构 成的规则几何形状的目标进行识别。实验证明该方法简单有效且具有较强的稳健性。 [关键词] Radon 变换 噪声图象 目标识别 Abstract: Radon transform is widely used in linear detection. In this paper, the Radon Transform Is introduced to recognize the regular geographic objectives in noisy image.The experiments Show that this algorithm is very robust. Keywords: Radon Transform Noisy Image Objective Recognition 前言 随着计算机技术的飞速发展，计算机自动目标识别技术在各个领域应用也越来越广泛。 目标识别的基本原理是在含有各种复杂背景和噪声中提取我们赶兴趣的内容。如基于航空的 飞行物体识别、地质探测中矿产识别以及医学影象中肿瘤识别等。当前目标识别已经有许多 成熟的方法，最经典的就是直接有哪些信誉好的足球投注网站，另外还有变换法等。所谓变换法就是将原始图象经过 变换后在变换域内对目标进行有哪些信誉好的足球投注网站。基本的变换法有离散傅立叶变换、离散余弦变换、小波 变换等。常规的目标识别方法对复杂图象能获得较好的效果，但对被噪声污染的图象则不易 获得满意的结果。本文研究的目标为由线条组成的规则几何形状的物体，而原始图象又是被 噪声污染的图象，针对这类特殊性，我们引入Radon 变换来完成目标识别的任务。 Radon 变换 Radon 变换的原理是是将原始图象通过线积分的形式变换到另外一对参数域内。其表达 方式有许多，下式便是其中的一种： −∞−∞ ~ g (r,θ) ∫∫g (x , y )δ(ρ−x cosθ−y sinθ)dxdy （1） +∞+∞ 式中，δ 函数被称为冲激函数，定义为 ∞ (离散时为1) x 0; ⎧ δ(x ) ⎨ ⎩ 0 x ≠0; 显然，式（1）中δ 函数内的表达式为直线参数方程，表明该变换是沿着该直线进行积分的， 当此处的表达式为任意曲线时，则表示沿曲线积分，这种方式在对地震波的研究中取得过较 好的效果。 为了说明Radon 变换的特性，我们下面及幅图例： 图1、原始图象 图2 、图1 的Radon 变换 图3、原始图象（加噪声） 图4 、图3 的Radon 变换 由上图我们可以清晰的看到，在原始图象内的直线经过Radon 变换后显示为点，即使在噪 声图象内，经变换得到的结果也很清晰，而噪声却不明显。由于规则几何形状物体可以由直 线组合来描述，因此 Radon 变换为本文实现噪声图象下规则几何形状目标识别提供了理论 支持。具体实现方法如下述： 1、规则几何形状目标经Radon 变换后提取点的集合； 2 、原始图象Radon 变换构成变换图； 3、在变换图内有哪些信誉好的足球投注网站步骤1 产生的点的集合，如有哪些信誉好的足球投注网站到结果，则该结果便是需要的目标。 实验结果及讨论 我们构造一组图象，图象内包含有三角形、四边形和六边形和其它干扰形状，图象以不同幅 度的孤立点噪声加以退化，需要有哪些信誉好的足球投注网站的目标相应为三角形、四边形和六边形。实验结果如下 表。 目标形状识别率（% ） 噪声幅度