自然背景中人造信息的檢測(cè)算法.pdf

1、自然背景中人造信息的檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中一個(gè)非常重要的研究課題，在許多領(lǐng)域中都有著重要的應(yīng)用前景。 本文系統(tǒng)研究了自然背景中人造信息的檢測(cè)算法，主要包括：基于幾何特征、基于灰度特征、基于偏振特征、基于分形特征和基于概率模型的人造目標(biāo)檢測(cè)算法，對(duì)天然背景中人造自然的檢測(cè)算法也做了簡(jiǎn)要介紹。 基于分形特征的人造目標(biāo)檢測(cè)算法是一種基于背景的人造目標(biāo)檢測(cè)算法，與傳統(tǒng)的基于目標(biāo)的人造目標(biāo)檢測(cè)算法相比，分形特征方法檢測(cè)過(guò)程簡(jiǎn)單，實(shí)

2、現(xiàn)起來(lái)容易，因此在自然背景中人造目標(biāo)的檢測(cè)領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。 本文在介紹分形理論的基礎(chǔ)之上，詳細(xì)討論了各種基于分形特征的人造目標(biāo)檢測(cè)算法，主要包括：基于分維數(shù)、基于縫隙、基于分形擬合誤差、快速的基于分維數(shù)和分形擬合誤差、基于幾何度量空間變化率和基于多尺度分形參數(shù)的人造目標(biāo)檢測(cè)算法，同時(shí)對(duì)基于差分毯維法的人造目標(biāo)檢測(cè)算法和基于分形特征的小目標(biāo)檢測(cè)算法也做了相應(yīng)介紹。由于目前的各種基于分形特征的人造目標(biāo)檢測(cè)算法遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到實(shí)際應(yīng)用

3、的需要，因此還需要對(duì)此領(lǐng)域進(jìn)行不斷的深入研究。 本文提出了一種基于彩色特征和分形特征的人造目標(biāo)檢測(cè)算法，首先通過(guò)無(wú)監(jiān)督優(yōu)化模糊聚類(lèi)的方法進(jìn)行彩色圖像分割，由于自然背景的顏色比較單一和均勻，在圖像中占據(jù)比較大的面積，因此通過(guò)去除大片的自然背景區(qū)域來(lái)達(dá)到簡(jiǎn)化人造目標(biāo)檢測(cè)算法的目的；然后對(duì)保留區(qū)域進(jìn)一步處理、提取分形特征，利用分形方法去除自然背景奇異區(qū)域的影響，從而最終檢測(cè)出自然背景中的人造目標(biāo)。仿真結(jié)果表明，該算法具有較好的檢測(cè)精度