一种噪声条件下图像尺度不变模式识别方法

摘要

一种噪声条件下图像尺度不变模式识别方法，包括针对特定物体图像即参考图像训练得到相关滤波器的训练阶段，利用得到的相关滤波器对待检物体进行识别的相关检测阶段两个分离的阶段。本发明的方法的噪声估计能够随噪声信噪比的变化而自适应变化，具有很好抗噪性。这种方法的原理主要是利用与图像的重要结构相关的本征模态函数可以对图像进行重构，因此可以利用一些特定层(本征模态函数)构造相关滤波器达到尺度不变模式识别；而噪声在各层本征模态函数上的分布具有一定的规律，因此可以利用噪声的这种分布规律达到去噪的目的。

主权项

一种噪声条件下图像尺度不变模式识别方法，包括针对特定物体图像即参考图像训练得到相关滤波器的训练阶段，利用得到的相关滤波器对待检物体进行识别的相关检测阶段两个分离的阶段；其特征是：(1)所述训练阶段包含以下步骤：1)利用经验模态分解技术来分解特定物体图像f(x，y)，得到物体的各层本征模态函数Fi和残余分量R；2)将第一层IMF即高频分量F1，进行梅林径向调和分解，得到径向调和分量；3)选取某一阶径向调和分量，构造径向调和相关滤波器；(2)所述相关检测阶段包含以下步骤：1)对待识图像g(x，y)进行经验模态分解，得到分解后的本征模态函数Fi；2)求的各级本征模态函数的能量，并以此来估计图像中噪声的含量；3)求得本征模态函数能量最小的层j；4)去掉小于j的本征模态函数，利用剩下的本征模态函数来重构图像；5)利用拉普拉斯高斯方法求重构图像的边缘Edge(Resid(g))；6)利用径向调和相关滤波器与上式进行相关操作，得到二维相关输出；7)利用相关输出峰值进行尺度不变模式识别的判决，取自相关峰值的60％作为判决阈值，若互相关峰值大于参考图像的自相关峰值的60％，则待检图像g(x，y)为已知图像f(x，y)的尺度变化版本；否则图像g(x，y)不是图像f(x，y)的尺度变化版本。