變換不變低秩紋理特征提取與恢復算法的研究.pdf

1、圖像特征提取已經成為計算機視覺領域和圖像處理的研究熱點，最近幾十年的研究，已使其獲得了很大發(fā)展，由于在應用中所獲取的實際圖像基本都具有了仿射變換、投影變換、尺度變換、光照變換等各種變換，利用圖像中的不變特征進行圖像內容分析與直接利用圖像的像素相比展現了更好的性能優(yōu)勢，其中，圖像的局部不變特征已經成為了該領域研究的重點。本文則利用紋理的不變性分析來提取和恢復圖像的低秩紋理區(qū)域，雖然關于紋理不變性的相關研究在近幾年得到較大的突破，并且已廣泛

2、應用于基于內容的圖像檢索與目標識別、生物特征識別、醫(yī)學圖像分析等眾多領域，但是其精度和效率，仍然不能很好的滿足實際應用的需求。
　　本文研究一種基于變換不變低秩紋理特征的新算法，進行圖像的紋理提取和恢復。首先介紹關于稀疏表示以及矩陣秩的恢復在圖像信息描述與處理當中的應用，然后根據文章所面臨的問題，對實際圖像進行數學建模，進而通過迭代凸優(yōu)化算法求取最優(yōu)解，詳細介紹了算法的求解過程以及算法實施過程中的優(yōu)化方案，通過實驗來驗證算法的處理

3、效果。
　　本文展示了如何有效地提取一幅圖像場景中的“低秩紋理”區(qū)域，盡管我們實際獲取的圖像具有明顯的干擾、破壞和變換，但是仍然能夠從圖像的低秩紋理中獲取有用的幾何結構，包含了傳統(tǒng)的局部特征，如邊緣、角以及一些場景或建筑物中普遍存在的各種規(guī)則、對稱的圖案等。本文利用了在凸優(yōu)化算法上的最新進展來恢復這些低秩紋理，即使圖像在具有明顯仿射、投影變化以及稀疏噪聲污染情況下，本文的方法可以精確地恢復原本低秩的紋理，并實現精確的域變換。通過反