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自从Hong于1991年把奇异值(SV)代数引入图像识别中以来,奇异值作为良好的模式特征得到了广泛的研究和应用。Hong阐明了图像矩阵奇异值具有很多优良特性,也得出了图像矩阵奇异值具有旋转不变性这一结论。然而,在分析研究中发现,该结论的论证是建立在错误的前提基础上的。本文首先从空间解析几何与矩阵理论对此进行了详细分析,依据实例计算结果进一步引出了相反的结论。最后,提出了用图像矩阵的极变换来重建奇异值的旋转不变性,并给出了理论和实例证明。该研究结果保证了奇异值可作为通用图像特征用于目标识别。