特征提取開題報告

時間：2024-09-28 04:42:49 開題報告我要投稿

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特征提取開題報告

　　特征提取基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)通過提取圖像的內(nèi)容特征，包括顏色、紋理、形狀等，生成圖像特征庫。查詢時，系統(tǒng)抽取用戶提供的示例圖像的特征，與特征庫中存儲的圖像特征進行比較匹配，計算示例圖像與圖像庫中各圖像的相似度，最后按相似度從大到小的順序輸出給用戶。

特征提取開題報告

　　一、課題任務與目的

　　1、課題的主要任務：以DSP平臺為系統(tǒng)硬件平臺，并基于DM6437為處理器核心，設計硬件原理圖，編寫特征點提取算法，使系統(tǒng)通過特征點匹配對靜態(tài)目標進行識別。

　　2、課題的主要目的：設計并實現(xiàn)一個功能完整，操作簡單的目標識別系統(tǒng)，使其能夠?qū)︗o態(tài)圖像目標進行特征提取與匹配，從而進行目標識別。

　　二、調(diào)研資料情況

　　1、課題的學術(shù)狀態(tài)：

　　(1)DM6437關(guān)鍵特性

　　時鐘頻率達 600MHz， 1個TVP5146M2視頻解碼器4個視頻DACV輸出，128MDDR2DRAM，提供16M non-volatile flash memory, 64M NAND flash, 2M SRAM 提供UART, CAN，I/O接口，AIC33 立體音頻編碼器，10/100 MBS以太網(wǎng)接口，可配置的 boot load 選項，嵌入式的 JTAG 仿真器接口，4個用戶LEDs及4個用戶切換點，提供子板擴展插槽，VLYNQ接口，提供S/PDIF接口。

　　(2)SIFT算法

　　從理論上說，SIFT是一種相似不變量，即對圖像尺度變化和旋轉(zhuǎn)是不變量。然而，由于構(gòu)造SIFT特征時，在很多細節(jié)上進行了特殊處理，使得SIFT對圖像的復雜變形和光照變化具有了較強的適應性，同時運算速度比較快，定位精度比較高。如：在多尺度空間采用DOG算子檢測關(guān)鍵點，運算速度大大加快;關(guān)鍵點的精確定位不僅提高了精度，而且大大提高了關(guān)鍵點的穩(wěn)定性;在構(gòu)造描述子時，以子區(qū)域的統(tǒng)計特性，而不是以單個像素作為研究對象，提高了對圖像局部變形的適應能力;對于16*16的關(guān)鍵點鄰域和4*4的子區(qū)域，在處理梯度幅度時都進行了類似于高斯函數(shù)的加權(quán)處理，強化了中心區(qū)域，淡化了邊緣區(qū)域的影響，從而提高了算法對幾何變形的適應性;該方法不僅對通用的線性光照模型具有不變性，而且對復雜的光照變化亦具有一定的適應性。

　　SIFT算法的特點：1. SIFT特征是圖像的局部特征，其對旋轉(zhuǎn)、尺度縮放、亮度變化保持不變性，對視角變化、仿射變換、噪聲也保持一定程度的穩(wěn)定性;2. 獨特性(Distinctiveness)好，信息量豐富，適用于在海量特征數(shù)據(jù)庫中進行快速、準確的匹配;3. 多量性，即使少數(shù)的幾個物體也可以產(chǎn)生大量的SIFT特征向量;4. 高速性，經(jīng)優(yōu)化的SIFT匹配算法甚至可以達到實時的要求;5. 可擴展性，可以很方便的與其他形式的特征向量進行聯(lián)合。

　　2、參考文獻

　　【1】《TMS320DM6437 Datasheet》，http://www.ti.com

　　【2】http://www.zhishiol.com

　　【3】http://baike.baidu.com/view/2832304.htm

　　【4】baike.soso.com/v8850239.htm

　　【5】《Allegro PCB Design CIS Getting Started Guide》,http://www.cadence.com

　　【6】周建雄，張笑微《基于DM6437 的運動目標檢測系統(tǒng)》，《信息化縱橫》2009年第12期

　　【7】《C/C++圖像處理編程》，清華大學出版社

　　【8】孫艷麗,李建海,王玲玲,孫晶《基于SIFT的多焦距圖像特征點提取算法》，《現(xiàn)代電子技術(shù)》2010 年第23 期總第334 期

　　【9】蔣建國,李明,齊美彬《基于TMS320DM6437的運動目標實時檢測與跟蹤》，合肥工業(yè)大學學報(自然科學版)2011年7月第34卷第7期

　　【10】《OrCAD Capture User's Guide》，http://www.cadence.com

　　三、初步設計方法與實施方案