基於散射變換的圖像不變特徵提取

《基於散射變換的圖像不變特徵提取》是依託重慶大學，由唐遠炎擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於散射變換的圖像不變特徵提取
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：唐遠炎
• 依託單位：重慶大學

中文摘要

現實環境中距離、視角、光照等變化導致圖像產生仿射變形和彈性形變，準確、魯棒的圖像特徵提取面臨巨大挑戰，研究圖像不變特徵的構造理論和提取算法，對圖像的分類和識別具有重大的理論和套用價值。本課題綜合考慮仿射形變、彈性形變、光照變化和局部遮擋的影響，採取理論研究與實證研究相結合的方法，緊緊圍繞圖像不變特徵提取問題，開展散射變換理論改進與拓展、散射變換算法快速實現、散射係數的全局統計特徵和局部穩定特徵提取等三個方面的研究，為圖像分析與理解提供理論支撐和方法指導。本課題將在稀疏性復小波的構造、不變性組合散射變換的設計、變換域特性與散射理論的有機結合、信息度量下的散射路徑最佳化、基於散射域空間-尺度模型的圖像全局與局部不變性特徵提取等方面形成創新和特色，並通過在目標識別和圖像分類等方面的套用，驗證本課題取得的圖像不變特徵研究成果。

結題摘要

本項目圍繞如何提取圖像更多的特徵信息開展研究。以小波變換和壓縮感知的理論為基礎，重點研究了圖像特徵提取問題。研究一把原2維散射變換擴展到3維散射變換，可套用於高光譜圖像等3維數據的譜空間特徵提取，散射變換是在小波理論基礎上提出的一種新的時頻分析方法，能夠有效地提取不同尺度和方向上圖像“共生信息”，具有局部平移不變性和彈性形變穩定性及光照不敏感等特性；研究二利用Gabor濾波器具有根據文理的尺度和方向捕獲濾波回響的能力以及散射變換的魯邦性，並套用於尿沉渣圖像中的紋理分析；研究三從稀疏表示的角度提取圖像不變特徵，並套用於有遮擋、光照干擾的人臉識別和高光譜圖像分類中；研究四主要從空間域的角度來提取圖像不變特徵，有基於局部和全局結構的特徵提取方法，基於對數極變換的相似性度量不變特徵提取方法，基於局部保持投影的流行對齊，和拓撲編碼的圖像特徵提取方法；在頻譜域上，利用具有滑動視窗的分形維數和小波變換並對蛋白質序列做相似性分析，利用基於積分方程小波配置方法的小波變換處理圖像諧波變換問題，利用小波變換係數的期望來估計圖像銳度，利用二維均值比較模態分解來對圖像進行融合。因圖像特徵空間結構複雜，提出一種基於信息熵的原子表示框架提高分類的準確度，從而達到縮小低層特徵和原圖差距的目的。 本研究不僅對特徵提取的理論和算法有所貢獻，而且可將相應的科技成果用於實際套用研究（高光譜圖像分類，目標檢測等），具有一定的指導意義。到目前為止，本項目共發表SCI論文20餘篇，發明專利2項。