基于多特征融合的无人机航拍图像识别研究

基于多特征融合的无人机航拍图像识别研究

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时间:2019-03-13

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1、分类号密级.UDC编号.->\V為考/f《义卷硕±学位论文、一、‘...\二题名和副题名基于多特征融合的无人机航拍图像识别研究‘I-.-.■nnrC作者姓名王建荣苦每与-'■.I■I1■-一I■-^指导教师姓名及职称王绪本教授二^冲!申请学位级别硕±专业名称信号与信息化理论文提交日期yjSS论文答辩日期X)咬、L斗学位授予单位和日期成都理工大学(年4月)答辩委员会主席评阅人韦却兵20巧年0

2、6月分类号:10616学校代码UDC密级学号:2012020707成都理工大学硕±学位论文基于多特征融合的无人化航拍图像识别硏究王建荣指导教师姓名及职称王绪本教授申请学位级别硕壬专业名称信号与信息处理--论文提交日期20-05论文答2015060415辩日期学位授予单位和日期成都理工大学(厂年^月)答辩委员会主席f至一聲备_评阅人、序主授2015年06月独创性黃明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研巧成果,。据我巧知

3、除了文中特别加标注和致谢的地巧外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得成都理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一*与我同工作的人员对本研巧所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名;y巧年t巧曰If学位论文版权使巧授权书本学位论文作者完全了解成都理工大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁窺,允许论文被査阅和借阅。本人援权成都理工大学可将学位论支的全部或部分内容编入有关坂1据库进行检索>、,可[^

4、采用影印缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:学位论文作者导师签名*:年b月中曰摘要基于多特征融合的无人机航拍图像识别研究摘要无人机作为一种新的航测平台在近年得到了迅速发展,广泛应用于低空摄影测量领域。目前,对无人机采集图像处理的研究热点和难点主要集中于图像的预处理和拼接等方面。结合数字图像处理方法和模式识别方法,加深对无人机航拍图像自动识别处理的研究,对于丰富无人机的应用范围和加强对航拍图像的有效利用,具有重要意义。本文在考虑单一图像特征对图像识别精度不高的前提下

5、,提出采用多特征融合的方式对航拍图像进行识别;针对采用多特征融合完成航拍图像识别时,图像特征向量较多,难以确定特征权重,及航摄区域广,地物目标类别多、待识别分类对象多的特点,提出采用神经网络的分类方法,通过前向反馈不断调整阈值,得到较理想的分类结果。本文的主要工作如下:介绍了有关图像识别、图像预处理、图像分割、图像特征提取、多特征融合、无人机航拍图像处理的国内外研究现状;由于航拍图像存在镜头畸变、航拍易受到天气影响等因素,研究了图像的预处理方法,分析了图像镜头畸变校正、图像去噪、基于暗色先验的图像去雾技术,实现了航拍图像的镜头畸变校正及图像去雾

6、处理;由于航拍地区包含范围较广,地物类别众多,在分析了图像基于阈值、区域、边缘检测的分割方法的基础上,根据航拍图像的特点,对航拍图像采用按一定像素大小分割成许多的图像块区域;针对图像多特征融合问题,研究了图像的颜色、纹理、形状特征提取方法;分析了图像的颜色矩、颜色直方图、颜色相关图,针对基于颜色直方图的特征提取方法维数太高的特点,对HSV颜色空间进行了非均匀量化,得到了航拍图像的22维颜色特征向量;基于纹理特征分析了空间自相关法、GLCM纹理特征、Tamura纹理特征、Gabor小波变换的纹理特征提取方法,实现了航拍图像基于GLCM纹理特征的8

7、维纹理特征向量提取;基于形状特征提取分析了形状描述法、Hu不变矩描述法,实现了航拍图像的7个Hu不变矩形状特征提取;设计了采用多特征融合对航拍图像进行识别的方法流程;对图像的颜色直方图、GLCM纹理、Hu不变矩单一特征,通过BP神经网络分类,得到单一颜色特征对航拍图像识别,具有较好识别率,而单一纹理、形状特征的识别效果很差;对图像的颜色、纹理、形状特征进行两两融合及三个特征的融合,通过神经网络分类器得到图像识别结果,结果表明经过多特征融合提高了航拍图像整体的I成都理工大学硕士学位论文识别率;通过对比发现形状和纹理特征对于单一特征识别率很低的地物

8、类别是重要特征,大大提高了该类地物的识别精度。关键词:航拍图像特征提取GLCM多特征融合神经网络IIAbstractResearchonMulti-f

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