第4期 严江江，等：一种基于对数极坐标变换的快速目标别算法 ·375 的目标变化图，加入的噪声包括高斯噪声、椒盐噪声 “组中正确识别的图像数除以每组总图像数即为识 和加性噪声：第3组是50张非基准目标图像，其中 别正确率」 3张有代表性图像如图6所示：实验结果见表3，每 (a)带噪声观察图像 (b)带噪声LP图像 (c)去除噪声后的LP图像 图5有噪声的观察图像及其带噪声LP图像和去除噪声后的LP图像 Fig 5 The input mage,the logpolar mage with noise and the bgpolar mage with non-noise (a)图像1 (b)图像2 (c)图像3 图6非基准目标图 Fig 6 mages of non-object 表3目标识别正确率 一种快速的改进算法，使其在计算效率上相对于常 Table 3 Results of the recogn ition correct rate 用算法有了较大的提高.同时本文利用对数极坐标 正确识别率/% 平面目标的尺度和旋转不变性，提出了一种双轴投 组别 0,=20,=30,=40,=5 影相似度分析算法对分割出来的目标轮廓区域进行 第1组 325 75 95 975 相似度分析，增加了其可靠性.将二维图像的匹配运 第2组288 755 944 977 算转换成2个轴向的一维投影匹配运算，减少了图 第3组100100 100 100 像匹配的运算量，对目标识别尤其是快速目标识别 从表3可以看到，噪声对识别正确率几乎没有 提供了一个有效的途径 影响.因为本文方法是针对目标轮廓的，在噪声不破 参考文献： 坏目标轮廓提取的情况下是不影响识别正确率的， [1 ]SCHWARTZ E L Spatial mapp ing in the prmate sensory 阈值·，的选取很重要，在试验中取4或5就可以达 projection:analytic structure and relevance b perception 到较高的识别正确率.对于非基准目标图，大多数不 [J].Bological Cybemetics,1977,25:181-194 满足式(8)，少量满足式(8)的相似度又不满足阈值 2]SCHWARTZ EL,GREVE D N,BONMASSAR G Space- 条件，所以取得了很高的识别正确率 variant active vision:definition,overview and example[J] 4结束语 Neural Networks,1995,8(7):1297-1308 [3]B ISHAY M,PETERS R A L KAMWAMURA K Object 针对常用的对数极坐标变换算法，本文提出了 detection in indoor scenes using bg polar mapping[C]// 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net的目标变化图 ,加入的噪声包括高斯噪声、椒盐噪声 和加性噪声;第 3组是 50张非基准目标图像 ,其中 3张有代表性图像如图 6所示;实验结果见表 3,每 一组中正确识别的图像数除以每组总图像数即为识 别正确率. 图 5 有噪声的观察图像及其带噪声 LP图像和去除噪声后的 LP图像 Fig. 5 The input image, the log2polar image with noise and the log2polar image with non2noise 图 6 非基准目标图 Fig. 6 Images of non2object 表 3 目标识别正确率 Table 3 Results of the recogn ition correct ra te 组别 正确识别率 / % σT = 2 σT = 3 σT = 4 σT = 5 第 1组 32. 5 75 95 97. 5 第 2组 28. 8 75. 5 94. 4 97. 7 第 3组 100 100 100 100 从表 3可以看到 ,噪声对识别正确率几乎没有 影响. 因为本文方法是针对目标轮廓的 ,在噪声不破 坏目标轮廓提取的情况下是不影响识别正确率的. 阈值σT 的选取很重要 ,在试验中取 4或 5就可以达 到较高的识别正确率. 对于非基准目标图 ,大多数不 满足式 (8) ,少量满足式 (8)的相似度又不满足阈值 条件 ,所以取得了很高的识别正确率. 4 结束语 针对常用的对数极坐标变换算法 ,本文提出了 一种快速的改进算法 ,使其在计算效率上相对于常 用算法有了较大的提高. 同时本文利用对数极坐标 平面目标的尺度和旋转不变性 ,提出了一种双轴投 影相似度分析算法对分割出来的目标轮廓区域进行 相似度分析 ,增加了其可靠性. 将二维图像的匹配运 算转换成 2个轴向的一维投影匹配运算 ,减少了图 像匹配的运算量 ,对目标识别尤其是快速目标识别 提供了一个有效的途径. 参考文献 : [ 1 ] SCHWARTZ E L. Spatial mapp ing in the p rimate sensory p rojection: analytic structure and relevance to percep tion [J ]. Biological Cybernetics, 1977, 25: 1812194. [ 2 ] SCHWARTZ E L, GREVE D N, BONMASSAR G. Space2 variant active vision: definition, overview and examp le[J ]. Neural Networks, 1995, 8 (7) : 129721308. [ 3 ]B ISHAY M, PETERS R A I, KAMWAMURA K. Object detection in indoor scenes using log2polar mapp ing [ C ] / / 第 4期 严江江 ,等 :一种基于对数极坐标变换的快速目标别算法 ·375·