【摘 要】
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不变矩方法是一种经典的特征提取方法。文中针对纹理细节信息较少的特定目标,首先在七个不变矩的基础上构建了组合矩。该组合矩具有旋转、平移、比例不变性和良好的类间可分
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不变矩方法是一种经典的特征提取方法。文中针对纹理细节信息较少的特定目标,首先在七个不变矩的基础上构建了组合矩。该组合矩具有旋转、平移、比例不变性和良好的类间可分离性,大大降低了算法的复杂性、提高了抗干扰能力。为了进一步提高匹配速度,引入多分辨率小波分解,利用低频系数来计算图像的组合矩特征量进行模板匹配。实验表明,对于细节信息较少的目标,该方法是一种具有较高实时性和鲁棒性的目标匹配算法。
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