【摘 要】
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该文将离散Hough变换、特征提取和神经网络有机结合,进行所谓的"基于Hough变换的图形识别系统的研究".首先从理论上研究了离散Hough变换(DHT).DHT与其他Hough变换的差别在于D
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该文将离散Hough变换、特征提取和神经网络有机结合,进行所谓的"基于Hough变换的图形识别系统的研究".首先从理论上研究了离散Hough变换(DHT).DHT与其他Hough变换的差别在于DHT有一个主动从图像空间中搜索曲线的证据的过程.该文充分研究了这种主动性过程,在对曲线上特征点之间的相互关系进行分析的基础上,实现了DHT算法.形状识别算法要求具有旋转不变性、平移不变性和尺度缩放不变性.该文在不变矩理论的基础上,实现了在Hough空间中计算不变矩,并推导出完整的计算公式,提高了不变矩的计算速度和质量 .此外,该文还给出了几种能够反映图像几何特征的的特征参数的计算公式,这些几何特征参数和不变矩组合在一起构成了具有旋转不变性、平移不变性和尺度缩放不变性的图像特征参数.最后,对所提取的特征参数,采用BP算法思想来进行学习训练,实现形状的识别分类.
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