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空军工程大学硕士研究生论文答辩 Studies on feature extraction based on image recognition 基于图像识别的特征提取方法研究 答辩内容组织结构 图像识别的研究背景 论文涉及的理论 自己的工作 扇区投影－小波描述子 扇区投影－小波描述子 扇区投影－小波描述子 扇区投影－小波描述子 扇区投影－小波描述子 傅里叶梅林相关能量矩 傅里叶梅林相关能量矩 傅里叶梅林相关能量矩 傅里叶梅林相关能量矩 多类目标的特征选择算法 多类目标的特征选择算法 基于图像重建的特征评估 基于图像重建的特征评估 结 论 在学期间发表的学术论文 第一作者. A Multi-class Image Recognition Algorithm Using Wavelet Moment Invariants [A]. Inernational symposium on test and measurement. 2007(2) 第一作者. 基于扇区投影－小波描述子的图像轮廓识别[J]. 光电工程. 2008(6) 第一作者. MET1证据理论在不变矩目标识别中的应用研究[J]. 电光与控制. 2008(3) 第一作者. 基于小波不变矩的多类目标特征选择算法[J]. 应用光学. 2008(1) 第三作者. 基于正交多项式不变矩的图像描述[J]. 电光与控制. 2008(12) 第三作者. 具有平移缩放旋转不变性的傅立叶梅林相关能量矩[J]. 红外与激光工程（已投稿） 第五作者. 不同高度碳纳米管对场发射显示器的影响研究[A]. 第六届中国纳米科技西安研讨会论文集. 2007 空军工程大学硕士学位论文答辩 * 背　　景 工　　作 结　　论 理　　论 图像识别、根本问题、发展 图像识别的系统 众多特征提取方法本质、缺陷 本论文的着手点 基于轮廓的特征描述 基于矩的特征描述 基于变换的特征生成 常规的傅里叶描述子 仿射傅里叶描述子 短时傅里叶描述子 几种常用的矩 矩的性质 图像的极坐标变换 图像的频域变换 图像的梅林变换 图像的投影变换 1 2 3 扇区投影－小波描述子（SPWD） 傅里叶－梅林相关能量矩（FMCEM） 多类目标的特征选择算法 图像重建进行识别特征的评估 FD: Fourier Descriptor SPWD: Sector-Projection-Wavelet-Descriptor FMCEM: Fourier-Mellin-Correlation-Energy-Moments FWD: Fourier-Wavelet-Descriptor SPWD的由来： FD的轮廓识别实验 实验一 实验二 实验三 结果一 结果二 结果三 原因分析： A B C D 扇区投影 小波分析 扇区投影－小波描述子定义 为什么要扇区投影？ 扇区投影中扇区数目的选择？ 扇区投影－小波描述子的分类结果 对傅里叶描述子不能识别的样本可以正确识别 样本集的随意性，对一些复杂轮廓、多类样本也可以正确识别 w1 w2 A B C D 定义 优点 算法 A B C D E 以上研究的都是无噪声图像，分类效果图表明，无论是差别比较大的目标，还是差别细微的目标，傅里叶梅林能量相关矩都可正确识别。 分类效果 B A C 对于三类图像添加适量的噪声，以研究傅里叶－梅林相关能量矩的抗噪能力，其添加的噪声是方差为0.03的椒盐噪声。 B A C 小波矩与傅里叶－小波描述子的区别 傅里叶－小波描述子的识别效果 傅里叶－梅林相关能量矩的缺陷 A B 两类模式的可分辨度 N类模式的可分辨度 A B 特征参数m,n,q的选择固然不容忽视，同样参数wavelet的选择也很重要。不同的小波基对分类效果是有影响的，在m,n,q确定的情况下: A B C n n+2 图像重建与图像识别 正交矩的优点 正交多项式的零点数目 理论分析与重建实验 2，3，5，7，10，13，15，17，20阶矩的重建效果 A B C 1 轮廓识别的结论： FD与SPWD 2 灰度识别的结论： FMCEM与FWD 3 多类目标特征选择算法对多目标识别是可行的 4 对于正交矩可以通过图像重建进行特征评估