基于特征比的平面目标识别

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1、专业学位硕士学位论文基于特征比的平面目标识别PlanarObjectRecognitionbasedonCharacteristic—Ratio学号：曼!!!ZQ塑完成日期：至Q!墨二兰二．2墨大连理工大学DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，

2、本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：基j嬲征心晌平面目标气炅男l一—————————————————————————————————————————}———————————————————一作者签名：固巫宝日期：垒堡年—￡月j匕日大连理工大学专业学位硕士学位论文摘要本文研究严重射影变换下的平面目标识别，提出一种以近几年新出现的射影变换下的不变量一一特征比和特征数为基础的目标识别算法，证明射影不变量在目标识别中的作用。该算法首先提取平面目标的边界轮廓，将边界上的等间隔采样点作为特征点。进而将边界上两个采样点连接而成的直线与目标图像的交点用特征比表示。为描述图像目标的整体特征，本文将特征比值以

3、谱线的形式进行描述，并采用DTW算法对特征比谱进行匹配，以确定特征点之间的对应关系。首先介绍射影变换原理与射影不变量的概念，从中心投影模型推导出透视变换的基本公式，进而推导出透视变换的变换矩阵定义，证明了射影变换是多次透视变换所形成的扭曲变换，说明了现实生活中不同角度观察物体就会造成射影变换的原因。接着引出齐次坐标作为后续求解特征比值的理论基础，然后介绍交比和特征比的定义。其次介绍了凸包的定义和常用几种求解算法，进而将凸包点相连结作为目标的轮廓，然后在轮廓上每隔相同距离均匀采样，将采样点作为特征点。通过对一个特定采样点的特征比谱的分析，说明了平面目标因射影变换引起的变形可以转化为特征比谱的伸缩

4、与拉伸变换，进而简化目标的识别。最后通过两层DTW算法得出两个目标图像之间的距离。最后采用最近邻识别策略，与测试图像距离最小的模板图像作为识别的结果。实验证明，该方法能够有效提高射影变换下目标物的识别效率，不仅对严重射影变换下的目标有很好的区分性，而且对结构复杂或者简单的图像都具有比较好的识别效果。关键词：射影变换；特征比；特征比谱；DTW算法；平面目标识别基于特征比的平面目标识别PlanarObjectRecognitionbasedonCharacteristic—RatioAbstractAplanarobjectsrecognitionmethodunderseverprojectiv

5、eprojectionbasedonCharacteristic·Ratioresistanttoperspectivedeformationisproposedinordertoprovetheefficiencyofprojection—invariantsinobjectrecognition．First，contouroftheimageisextractedandaseriousofstraightlinescrosstheimageisconstructed．Then，theimageisrepresentedbyasequenceofcharacteristicratiospec

6、tra．Finally，DynamicTimeWarpingalgorithmisemployedtocomparethesimilarityofspectraandtofindthepixellevelcorrespondencebetweentwoimages．First，weintroducethetheoryofperspectivetransformationandtheconceptofprojectioninvariants．Startingfromthemodelofcenterprojection，thispaperintroducesthebasicformulaofper

7、spectivetransformationandthetransformationmatrix，provesthattheprojectivetransformationisadistortedtransformwhichisacombinationofaseriesofperspectivetransformationform，andexplainsthatinreallifeweseeobj