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基于Radon变换的噪声图象内规则形状目标的识别
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2009-09-03
贾虎世
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本文利用Radon 变换具有较强的线形检测特性，将其应用于对噪声图象内由直线构成的规则几何形状的目标进行识别。实验证明该方法简单有效且具有较强的稳健性。
[关键词] Radon变换 噪声图象 目标识别
随着计算机技术的飞速发展，计算机自动目标识别技术在各个领域应用也越来越广泛。
目标识别的基本原理是在含有各种复杂背景和噪声中提取我们赶兴趣的内容。如基于航空的飞行物体识别、地质探测中矿产识别以及医学影象中肿瘤识别等。当前目标识别已经有许多成熟的方法，最经典的就是直接搜索，另外还有变换法等。所谓变换法就是将原始图象经过变换后在变换域内对目标进行搜索。基本的变换法有离散傅立叶变换、离散余弦变换、小波变换等。常规的目标识别方法对复杂图象能获得较好的效果，但对被噪声污染的图象则不易获得满意的结果。本文研究的目标为由线条组成的规则几何形状的物体，而原始图象又是被噪声污染的图象，针对这类特殊性，我们引入Radon 变换来完成目标识别的任务。
[关键词] Radon变换 噪声图象 目标识别
随着计算机技术的飞速发展，计算机自动目标识别技术在各个领域应用也越来越广泛。
目标识别的基本原理是在含有各种复杂背景和噪声中提取我们赶兴趣的内容。如基于航空的飞行物体识别、地质探测中矿产识别以及医学影象中肿瘤识别等。当前目标识别已经有许多成熟的方法，最经典的就是直接搜索，另外还有变换法等。所谓变换法就是将原始图象经过变换后在变换域内对目标进行搜索。基本的变换法有离散傅立叶变换、离散余弦变换、小波变换等。常规的目标识别方法对复杂图象能获得较好的效果，但对被噪声污染的图象则不易获得满意的结果。本文研究的目标为由线条组成的规则几何形状的物体，而原始图象又是被噪声污染的图象，针对这类特殊性，我们引入Radon 变换来完成目标识别的任务。
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