基于相位信息的对称性检测方法研究

摘要

随着网络技术和计算机多媒体的迅猛发展，需要处理的图像信息急剧增加，越来越多的研究人员开始致力于图像检索和查询的研究工作。作为基于内容的图像检索的重要内容，图像视觉特征描述对信息化建设有着重要的意义，而在视觉特征描述中，对称性是其中的重要内容。检测与利用各种对称性已经成为计算机视觉的一个重要研究方向，研究对称性检测具有重要的理论意义和实用价值。
　　论文讨论了已有的对称性检测方法，并对它们的性能进行了分析。然后研究了相位信息对图像特征检测的重要性，提出了一种相位对称性与主成分分析相结合的对称性检测方法。首先在不同尺度、不同方向上计算相位对称性，其次在每个方向上将所有尺度的相位对称性进行融合，然后利用主成分分析提取各个方向的主要特征，最后利用非极大值抑制和自适应滞后阈值处理得到最终的对称性检测结果。本方法可直接对原始图像进行处理，不需要图像的任何先验知识，对于多目标图像不需分割等任何预处理，可以同时检测物体的镜像对称、旋转对称和曲线对称，对图像的亮度和对比度不敏感。
　　论文中还提出一种多目标图像提取主轴的方法。本方法利用相位一致性检测图像特征，利用主成分分析估计目标的对称轴方向，并结合双边对称性度量对对称轴方向进行验证。实验结果表明，本方法能在多目标的图像中准确提取出具有镜像对称性物体的主轴和具有旋转对称性物体的对称中心。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2 对称性检测的发展现状

1．3 图像对称性模型

1．4 本文的研究内容及组织结构

第二章 基于相位信息的图像特征检测

2．1 图像特征检测的常规方法及存在的问题

2．2 相位信息的重要性

2．3 基于相位信息的特征检测

2．3．1 相位一致性的定义

2．3．2 局部能量

2．3．3 噪声补偿

2．3．4 改进的相位一致性模型

2．4 本章小结

第三章 基于相位对称性和主成分分析的图像对称性检测

3．1 利用相位信息进行对称性检测的可行性

3．2 相位对称性的相关定义

3．3 主成分分析(PCA)基本原理

3．3．1 PCA的基本概念

3．3．2 PCA的求解步骤

3．3．3 PCA相关定义和定理

3．4 基于相位对称性和主成分分析的图像对称性检测方法

3．4．1 非极大值抑制

3．4．2 自适应滞后阈值处理

3．4．3 本方法的实现流程

3．5 实验结果与分析

3．5．1 本文方法的性能分析

3．5．2 本文方法与其他方法的比较

3．5．3 滤波器参数对实验结果的影响

3．6 本章小结

第四章 基于相位一致性和主成分分析的多目标提取主轴方法

4．1 双边对称性度量

4．1．1 双边对称性度量算法原理

4．1．2 双边对称性度量算法的实现过程

4．2 基于相位一致性和主成分分析提取目标主轴方法

4．3 实验结果与分析

4．4 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 全文总结

5．2 后续研究工作展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

致谢