基于Finite Ridgelet变换的图像线性特征提取

摘要：

线性特征是图像的一种重要局部特征,它常常决定图像中目标的形状.线性特征的提取在图像匹配、目标描述与识别以及运动估计、目标跟踪等领域具有十分重要的意义.常用的线性特征检测方法有Radon变换和Hough变换,但检测曲线复杂度会很高.本文提出一种多尺度几何分析的线性特征检测方法,该方法以finite ridgelet理论为基础,结合正交小波变换对线性特征进行提取.Finite ridgelet变换对于含有直线奇异的多变量函数具有良好的逼近特性,能够获得连续空间函数的稀疏表达,同时具有区域平滑性、很好的可逆性和去冗余性.实验结果表明,本方法即使在背景复杂的环境下也具有良好的检测效果.

关键词：线性特征提取、Finite Ridgelet变换、Finite Radon变换、小波变换

所属期刊栏目：34

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60453001

在线出版日期：2007-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：230-233