视觉描述中的对称性特征检测

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视觉描述中的对称性特征检测的研究涉及到图像处理、模式识别、计算机视觉、生物生理学、心理学等学科。对称性分析一直是图像理解、计算机视觉研究的重要内容。对称性可以影响人的注意机制,从而指导后期视觉的物体检测、特征提取与识别过程,而且对称性也可以作为进行物理、化学研究和医学诊断方面的重要的指导参数。随着基于内容的图像检索技术的飞速发展,对称性检测技术不断完善,于是在更多的领域内得到了广泛地应用。 本论文针对视觉描述中的对称性特征检测的重要问题:图像中的具有对称性特征的点集提取,镜像对称图像的对称轴的定位等问题进行了深入研究。首先利用图像的相位信息,模仿人类大脑中视觉特性,计算图像的相位一致函数,找到一个基于小波变换的对称性度量;并且根据这个度量,提取图像中对称的区域。其次计算图像的局部能量的梯度方向直方图,寻找图像的对称轴位置,最后利用此算法对一组具有对称目标的图像进行处理,实验表明该算法能够自动寻找对称轴的位置和数目,高效地对硅藻图像进行检索,方法快速且具有实用性。 本课题的软件在Matlab5.2环境下编写生成,在IBM PC586(主频400M)上调试通过。实验所用的图像为8位灰度值图像。本文方法对利用图像的对称性特征进行基于内容的图像检测方面有比较乐观的应用前景。
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