计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
5期
70-72
,共3页
二维主成分分析%特征融合%弱小目标%图像匹配
二維主成分分析%特徵融閤%弱小目標%圖像匹配
이유주성분분석%특정융합%약소목표%도상필배
通过对图像特征融合的一般规律的研究,提出了一种基于二维主成分分析(简称2DPCA)的图像特征融合算法.首先选取包括分形特征、多向多尺度梯度特征、局域灰度概率特征在内的目标图像的多种特征,组成特征向量,对该向量进行二维主成分分析,得到一个变换矩阵,再利用该变换矩阵和原特征向量的乘积得到新的综合特征.该综合特征即为经过融合后得到的特征.在对弱小目标匹配跟踪的仿真结果表明,该方法效果优于常规的灰度匹配和基于PCA的特征融合方法,且耗时与后者相差不大.
通過對圖像特徵融閤的一般規律的研究,提齣瞭一種基于二維主成分分析(簡稱2DPCA)的圖像特徵融閤算法.首先選取包括分形特徵、多嚮多呎度梯度特徵、跼域灰度概率特徵在內的目標圖像的多種特徵,組成特徵嚮量,對該嚮量進行二維主成分分析,得到一箇變換矩陣,再利用該變換矩陣和原特徵嚮量的乘積得到新的綜閤特徵.該綜閤特徵即為經過融閤後得到的特徵.在對弱小目標匹配跟蹤的倣真結果錶明,該方法效果優于常規的灰度匹配和基于PCA的特徵融閤方法,且耗時與後者相差不大.
통과대도상특정융합적일반규률적연구,제출료일충기우이유주성분분석(간칭2DPCA)적도상특정융합산법.수선선취포괄분형특정、다향다척도제도특정、국역회도개솔특정재내적목표도상적다충특정,조성특정향량,대해향량진행이유주성분분석,득도일개변환구진,재이용해변환구진화원특정향량적승적득도신적종합특정.해종합특정즉위경과융합후득도적특정.재대약소목표필배근종적방진결과표명,해방법효과우우상규적회도필배화기우PCA적특정융합방법,차모시여후자상차불대.
