本文選題：圖像處理 + 圖像變形��； 參考：《浙江工業(yè)大學》2016年博士論文

【摘要】：現(xiàn)實生活中的圖像在人類感知領域中所傳達的信息比其他方式更真切、直觀,因此利用圖像進行目標識別一直都是信息智能系統(tǒng)最熱門的課題之一。從最初的模型匹配到現(xiàn)在的三維圖像識別,人們一直孜孜不倦地從硬件和算法上尋找一種徹底解決機器模仿人類認知的模型。“一種高維度的通用目標識別建模策略”是一種解決圖像識別技術(shù)的新的構(gòu)想。針對目前圖像目標識別過程中無法徹底克服的姿態(tài)、表情和光照影響,本文在圖像文件的格式采用一種新的描述圖像對象的集合和集合間的相互關(guān)系的圖像文件格式,即浮點坐標系下的圖像數(shù)據(jù)模型。浮點坐標系首先與高維空間幾何學的“HDG”文件相一致,標準化了仿生模式識別中的數(shù)據(jù)格式;最主要的是它將圖像文件的對象信息充分挖掘出來,使得文件數(shù)據(jù)從整齊的排列中解脫出來,不僅可以按照圖像內(nèi)容任意組合,而且使得圖像的變形、聯(lián)接運算變得更加直觀、簡便、生動。本文的研究工作和創(chuàng)新點主要有:1.本文構(gòu)建了一種新的圖像文件的浮點坐標系格式,并對浮點坐標系的文件格式做了詳細介紹。借鑒常用的圖像文件格式,并結(jié)合高維空間幾何學數(shù)據(jù)的基本格式,本文構(gòu)建了一種用在圖像文件處理領域的圖像數(shù)據(jù)格式:將每個像素點的信息“R,G,B”擴展到“AX,AY,R,G,B”;為了體現(xiàn)圖像的立體性,可以將圖像內(nèi)容分層,各層之間通過聯(lián)接點進行組合聯(lián)接。與現(xiàn)有圖像文件格式以像素值為體現(xiàn)形式的數(shù)據(jù)模型不同,浮點坐標系的文件格式同時使用了像素點的位置信息和像素值信息。2.網(wǎng)格是圖像處理的一種常用模型,本文在浮點坐標系的基礎上,構(gòu)建了三角網(wǎng)格模型。在每個三角網(wǎng)格中,三個頂點作為坐標約束頂點,組成三角形坐標,其余的點可以通過兩個三角坐標值確定。本文推導了三角形坐標表達與笛卡兒坐標系的相互轉(zhuǎn)換數(shù)學模型,并論證了三角形坐標表達的一系列性質(zhì):仿射不變性、連續(xù)性、可分解性、線性不變性和旋轉(zhuǎn)、縮放、平移不變性。這些性質(zhì)在圖像處理領域的應用中起到了重要作用。浮點坐標系與三角形坐標將圖像的描述方法從繁瑣而且死板的像素點中掙脫出來,轉(zhuǎn)變到以圖像內(nèi)容為基礎的網(wǎng)格坐標模型上來,實現(xiàn)了圖像的結(jié)構(gòu)和紋理分離,使圖像處理更加自由3.利用三角形坐標的線性不變性和旋轉(zhuǎn)、縮放、平移不變性,本文提出了一種基于三角坐標的圖像校正歸一化算法。首先給出三角形坐標下的歸一化算法;然后通過實驗,對有姿態(tài)、縮放、表情影響的人臉圖像進行校正、歸一、去表情化處理。4.利用三角形坐標的變形連續(xù)性,本文提出了一種基于三角形坐標對小樣本圖像進行插值、重構(gòu)圖像的方法。得到的插值圖像有效細化了學習樣本,從而改進了仿生模式識別算法中的有效覆蓋問題,實驗結(jié)果證明改進后的算法是有效的。5.提出了一種描述表情的矢量坐標模型。本文通過圖像在三角形坐標下的特征點結(jié)構(gòu)變化,得到7種表情的位移矢量和表情矢量坐標模型,并通過實驗證明了同種表情的方向性,驗證了表情矢量坐標模型的有效性。最后利用表情矢量坐標模型對人臉表情進行識別研究,實驗效果良好。
[Abstract]:In real life, the information conveyed in the field of human perception is more authentic and intuitive than other ways. Therefore, image recognition has always been one of the most popular topics in the information intelligent system. From the original model matching to the present 3D image recognition, people have been searching for the hardware and algorithms tirelessly. A high dimension universal target recognition modeling strategy is a new idea to solve the image recognition technology. In view of the attitude, expression and illumination that can't be completely overcome in the process of image target recognition, this paper uses a new description in the format of image file. The image file format of the relationship between the set and the set of the image object, that is, the image data model in the floating point coordinate system. The floating point coordinate system is first consistent with the "HDG" file of the high-dimensional space geometry, and the data format in the bionic pattern recognition is standardized. The most important is that it fully excavates the object information of the image file. In order to remove the file data from a neat arrangement, it can not only be combined arbitrarily according to the content of the image, but also make the image deformed. The connection operation becomes more intuitive, simple and vivid. The research work and innovation of this paper are mainly as follows: 1. the floating point coordinate system of a new image file is constructed and the floating point coordinates are constructed in this paper. The file format of the system is introduced in detail. Using the common image file format for reference, and combining the basic format of high dimensional space geometry data, this paper constructs an image data format used in the image file processing field: the information "R, G, B" of each pixel point to "AX, AY, R, G, B", in order to embody the stereoscopic image of the image, It is different from the data model of the existing image file format in the form of pixel value. The file format of the floating point coordinate system uses the pixel location information and the pixel value information.2. grid is a common model in the image processing. This paper is in floating point coordinates. On the basis of the system, a triangular mesh model is built. In each triangular mesh, three vertices are used as the vertices of coordinate constraints, and the other points can be determined by two triangular coordinates. This paper derives the mathematical model of the mutual conversion between the triangular coordinate expression and the Cartesian coordinate system, and demonstrates the expression of the triangle coordinates. A series of properties: affine invariance, continuity, decomposability, linear invariance, rotation, scaling and translation invariance. These properties play an important role in the application of image processing. The floating point coordinate system and triangular coordinate transform the image description method from the tedious and rigid pixels to the image. On the basis of the grid coordinate model, the structure and texture of the image are separated. The image processing is more free and 3. uses the linear invariance and rotation, scaling and translation invariance of the triangle coordinates. In this paper, a kind of image correction normalization algorithm based on triangular coordinates is proposed. First, the normalization of the triangle coordinates is given. And then, through experiments, the face images which have the influence of attitude, zoom and expression are corrected, and then, to deal with the deformation continuity of.4. using triangular coordinates, a method of interpolation and reconstruction of small sample images based on triangular coordinates is proposed. The effective coverage problem in the bionic pattern recognition algorithm is improved. The experimental results show that the improved algorithm is an effective.5. to propose a vector coordinate model describing the expression. In this paper, the displacement vector and the expression vector coordinate model of 7 kinds of expressions are obtained by the change of the feature point structure in the triangle coordinates, and the experiment is carried out through the experiment. The directionality of the same expression is proved, and the validity of the expression vector coordinate model is verified. Finally, the facial expression is identified by the expression vector coordinate model, and the experimental results are good.
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2043830