摘 要： 為提高目標識別的準確性和快速性，提出了基于全局和局部特征對目標識別的方法?；陬伾狈綀D提取全局顏色特征，利用多尺度空間來表達目標的局部特征，最后將全局和局部特征進行數(shù)據(jù)融合得到圖像的識別結(jié)果。實驗結(jié)果表明，該方法很好地結(jié)合了目標的整體和局部信息，能有效地識別目標，且識別效果優(yōu)于單一的全局特征和局部特征的識別效果。
關(guān)鍵詞： 目標識別；全局特征； 局部特征； 數(shù)據(jù)融合
實際意義的目標大都處在復(fù)雜背景之中，目標檢測很困難。成像條件變化使目標的圖像發(fā)生變化，背景的空間時間變化使目標相對于背景的可觀察性發(fā)生變化，這些因素將影響現(xiàn)有常規(guī)目標提取算法和系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。近年來，目標識別成為研究的熱點，林玉池[1]等提出基于形態(tài)學(xué)多結(jié)構(gòu)原邊緣提取算子，很好地提取了復(fù)雜背景下的目標邊緣，較好地解決了復(fù)雜背景下的目標識別的難題。張鐵柱[2]等提出了利用車載雷達和紅外成像傳感器數(shù)據(jù)融合的智能目標識別算法，融合效果優(yōu)于單個效果的識別。陳芳涵[3]等采用小波多尺度積德方法提取目標圖像的邊緣，解決了復(fù)雜背景下目標圖像的識別問題。這些大多是單一特征的識別，本文提出了一種新的全局和局部特征信息融合的算法，充分利用了全局和局部信息的互補關(guān)系，在目標識別上取得了良好的識別效果。
1 全局顏色特征
顏色特征是一種全局特征[4]，描述了圖像或圖像區(qū)域所對應(yīng)的景物的表面性質(zhì)。一般顏色特征是基于像素點的特征，所有屬于圖像或圖像區(qū)域的像素都有各自的貢獻。
1.1 HSV空間模型及其量化
HSV模型[5]是人們用來從調(diào)色板或顏色輪中挑選顏色的彩色系統(tǒng)之一。HSV表示色調(diào)、飽和度和數(shù)值。假設(shè)所有的顏色都已經(jīng)歸一化到[0,1]范圍。在RGB 3個分量中，設(shè)定最大的為MAX，最小的為MIN,則RGB到HSV的轉(zhuǎn)換公式為：
圖像轉(zhuǎn)換后的效果圖如圖1所示。
生成SFIT特征向量之后，采用關(guān)鍵點特征向量的歐氏距離來作為圖像中關(guān)鍵點的相似性判定度量。在實際計算時，一般計算歐氏距離的最近值與次最近值的比值，若比值小于某個閾值，則認為是匹配對。閾值取得越小，匹配結(jié)果的穩(wěn)定性越高，最后得到的匹配對數(shù)量就會越小。
3 目標識別
目標識別是計算機視覺和圖像處理中的一個重要課題，是指在圖像中尋找指定的物體。本文基于全局和局部特征的目標識別流程，分為以下幾步：
(1)基于全局顏色特征，確定識別目標的大體區(qū)域；
(2)對復(fù)雜目標進行角點檢測；
(3)對得到的特征點進行描述；
(4)將得到的特征在復(fù)雜目標中進行匹配；
(5)輸出識別結(jié)果。
4 實驗結(jié)果
4.1 全局特征識別
通過感興趣目標的顏色直方圖，可以對其在復(fù)雜場景中進行顏色分割，從而縮小了復(fù)雜場景的范圍，減少了搜索時間，提高了效率。識別結(jié)果如圖5所示。
4.2 局部特征識別
基于前面所述的局部特征匹配的步驟提取出特征點并進行SFIT特征匹配,在復(fù)雜場景中很快搜尋到與感興趣目標相匹配的目標。實驗結(jié)果如圖6所示。
本文基于全局和局部特征對復(fù)雜目標進行識別，通過實驗證明，本文的方法有效地結(jié)合了全局顏色特征和局部尺度不變特征，能夠快速、準確地對復(fù)雜場景中的目標進行識別。
參考文獻
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