旋转不变的鲁棒判别图像识别技术开题报告

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1. 研究目的与意义

随着微电子技术和计算机技术的蓬勃发展，图像识别技术创始20世纪于50年代后期，在20世纪60年代初开始兴起，经过20多年的发展，图像识别已受到许多学科的广泛重视，在科研与生产等众多领域，尤其在机器人方面得到广泛应用。图像识别所提出的问题，主要是研究用计算机代替人类自动处理大量物理信息，解决人类生理器官所不能解决的问题，从而部分代替人的脑力劳动。1962年，Hu首先提出了矩的概念，后来人们又总结出了7个不变矩，用来提取图像旋转不变基本特征，但是因为其多项式不是正交的，所以计算7个不变矩的计算量非常大。后来出现了正交矩，其中以Zernike矩和Pseudo-Zernike矩为代表，但是他们的多项式复杂，计算量比较大，而且出现了许多不同的计算其多项式的方法。通过求各个方向上灰度共生矩阵基本特征量的平均来得到旋转不变量。

图像识别技术的研究目标是根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别，做出有意义的判断。即利用现代信息处理与计算技术来模拟和完成人类的认识，理解过程。一般而言，一个图像识别系统主要由三个部分组成，分别是图像分割，图像基本特征提取以及分类器的识别分类。其中，图像分割将图像划分为多个有意义的区域，然后将每个区域的图像进行基本特征提取，最后分类器根据提取的图像基本特征对图像进行相应的分类。实际上，图像识别和图像分割并不存在严格的界限。从某种意义上，图像分割的过程就是图像识别的过程。图像分割着重于对象和背景的关系，研究的是对象在特定背景下所表现出来的整体属性，而图像识别则着重于对象本身的属性。图像分割以及识别技术在航空航天、医学、通信、工业自动化、机器人、及军事等领域均有着广泛的应用。

2. 国内外研究现状分析

图像的识别与分割是图像处理领域研究最多的课题之一，但它们依然是众多研究人员的研究重心，因为己经取得的成果远没有待解决的问题多。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究从1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛，并且已经研制了许多专用设各。数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。现代图像识别技术的一个不足就是自适应性能差，一旦目标图像被较强的噪声污染或是目标图像有较大残缺往往就得不出理想的结果。图像识别问题的数学本质属于模式空间到类别空间的映射问题。目前，在图像识别的发展中，主要有三种识别方法：统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别。图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代，其研究已经有几十年的历史，一直都受到人们的高度重视，至今借助于各种理论提出了数以千计的分割算法，而且这方面的研究仍然在积极地进行着。现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。但在近二十年间，随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术、VLSI技术的迅速发展，有关图像处理方面的研究取得了很大的进展。图像分割方法结合了一些特定理论、方法和工具，如基于数学形态学的图像分割、基于小波变换的分割、基于遗传算法的分割等。

3. 研究的基本内容与计划

在阐述我的计划之前，先来解释两个概念。

旋转不变性：只要对基本特征定义了方向，然后在同一个方向上进行基本特征描述就可以实现旋转不变性。

尺度不变性：为了实现尺度不变性，需要给基本特征加上尺度因子。在进行基本特征描述的时候，将尺度统一就可以实现尺度不变性了。

4. 研究创新点