【摘 要】
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小波变换是目前国际上公认的一个最新的时一频域分析工具,由于其"自适应性"和"数学显微镜性质"而成为许多学科关注的焦点.构造小波的基本方法之一就是"基数B样条函数"的使用.
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小波变换是目前国际上公认的一个最新的时一频域分析工具,由于其"自适应性"和"数学显微镜性质"而成为许多学科关注的焦点.构造小波的基本方法之一就是"基数B样条函数"的使用.基数B样条函数或许对于软件和硬件实现都是最有效的具有最小支撑的最简单函数.本文重点研究了小波分析及应用B样条函数构造小波不变矩在图像特征提取中的应用.利用矩不变量进行形体特征识别一直是图像识别的研究重点.传统的不变矩,如几何矩、Hu矩等,它们都是在整个图像空间中计算得到的图像的全局特征,易受到噪声干扰.文中构造的B样条小波矩具有平移、旋转和比例不变性,利用小波矩不仅可以得到图像的全局特征,而且还可以得到图像的局部特征.此外还增加了小波对图像结构精细特征把握能力强的优点,因而在识别相似物体方面具有更高的识别率.针对小波矩不变量特征维数比较多的情况,本文采用组合离散度和顺序前进的特征选择方法,对所提取的特征进行优化,将这些特征用于图像识别分类中,分别对三类图像做了试验,试验表明,对于不同类别的图像,其小波矩幅值基本保持不变,在识别试验中取得了较好的效果.
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