基于复数小波能量特征和支持向量机的图像匹配算法

摘要：

为了对图像中发生平移、伸缩及旋转等形变的目标进行有效检测和跟踪,提出了基于复数小波能量特征和支持向量机的图像匹配算法,以便把图像匹配问题转化为图像分类问题.该算法首先利用复数小波的方向选择性、多尺度特性及近似平移不变性来抽取图像能量的均值、均方差及偏度等统计特征,并将其作为支持向量机的输入参数,用于训练模板样本集合,以获得支持向量,然后对由输入图像构成的与模板大小相同的所有子图像进行测试.这是一个粗精结合的两步算法,即先运用支持向量机筛选出侯选目标集合,再运用非线性距离判优准则来确定检测出的候选目标图像集合中的最优匹配.实验结果表明,该算法克服了传统图像匹配方法搜索目标时存在的置信度问题,通过与基于径向基的神经网络学习方法和基于灰度相关的匹配方法比较可见,该算法在性能上优于这两个方法,并能得到满意的匹配结果.

关键词：图像匹配、复数小波、支持向量机、平移不变性、方向选择性

所属期刊栏目：9

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1075-1079