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时间:2019-05-12
《电力设备图片特征提取和分类方法的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、华北电力大学(保定)硕士学位论文电力设备图片特征提取和分类方法的研究姓名:袁辉申请学位级别:硕士专业:通信与信息系统指导教师:余萍20081224华北电力大学硕士学位论文摘要摘要针对电力设备图像检索的需求,本文提出了一种改进的基于兴趣点的匹配算法,首先利用小波变换对图像降低维数和去除噪声处理,提取其SIFT兴趣点特征,同时进行PCA降维,采用基于k—d树的最近邻法进行快速匹配。通过对各种设备图像大量的实验,结果表明,该方法具有很强的匹配性和鲁棒性,可以良好的实现设备图片的检索。分析SIFT兴趣点点集合分布,提出了一种点集合的描述方法,结合SIFT兴趣点的方向
2、信息,实现了对设备图片的分类。最后,构建了一个图片分类检索的平台,可以采用多种方法对图像进行检索分类,也可为其它算法提供良好的接口。关键词:小波变换,SIFT兴趣点,快速匹配,点集合ABSTRACTAccordingtotheneedoftheelectricpowerequipmentimagesearchesandrecognition,onekindofthematchingalgoritlllllbasedoninterestpointshavebroughtf0州ard,firstlymakinguseofWaVelet1’ransfonIltor
3、ealizeimagedimensionreductionandde-noising,extractingitsSIFTcharacteristicpoints,finallybasedf.ollowsthecarryingoutmatchingusingNearestNeighborMethodbasedonk—dtrce.Adoptingthealgorithmtocarryingoutla唱enumbersofexperimentstomanykindsofequipmentimages,finallyresultsindicatethatthealg
4、orimmisSuperior,姐dhasstrongmatchingabilityandrobustness,isonekindoffairlygoodimagematchingalgofithmalldcanberealizedimageretrievalexcellently.AnalyzingSIFTinterestpointssetsdist—bution,putf.0rwardadescriptionmethodforpointsets,combinedirectioninf.0rmationofSIFTinterestpoints,realiz
5、eequipmentimageclassification.Finally,aplatfomforimagesearchandclassifyisbuild,whichcanachieVesearchandclassi匆adoptseVeralmethods,andproVidewellinterfacetootheralgorithm.Y.u锄Hui(Communication锄dIIlf0衄ationSystem)Directedbyassociatepro£Y.uPingKEYWoRDS:waVelettransform,SIFTinterestpoi
6、nt’fastmatching,pointsets华北电力大学硕士学位论文摘要摘要针对电力设备图像检索的需求,本文提出了一种改进的基于兴趣点的匹配算法,首先利用小波变换对图像降低维数和去除噪声处理,提取其SIFT兴趣点特征,同时进行PCA降维,采用基于k—d树的最近邻法进行快速匹配。通过对各种设备图像大量的实验,结果表明,该方法具有很强的匹配性和鲁棒性,可以良好的实现设备图片的检索。分析SIFT兴趣点点集合分布,提出了一种点集合的描述方法,结合SIFT兴趣点的方向信息,实现了对设备图片的分类。最后,构建了一个图片分类检索的平台,可以采用多种方法对图像进行检索
7、分类,也可为其它算法提供良好的接口。关键词:小波变换,SIFT兴趣点,快速匹配,点集合ABSTRACTAccordingtotheneedoftheelectricpowerequipmentimagesearchesandrecognition,onekindofthematchingalgoritlllllbasedoninterestpointshavebroughtf0州ard,firstlymakinguseofWaVelet1’ransfonIltorealizeimagedimensionreductionandde-noising,extra
8、ctingitsSIFTcharacteristic
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