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?????? 本文利用Radon 變換具有較強(qiáng)的線形檢測特性，將其應(yīng)用于對(duì)噪聲圖象內(nèi)由直線構(gòu)成的規(guī)則幾何形狀的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明該方法簡單有效且具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。
[關(guān)鍵詞] Radon變換 噪聲圖象 目標(biāo)識(shí)別
?????? 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用也越來越廣泛。
???????目標(biāo)識(shí)別的基本原理是在含有各種復(fù)雜背景和噪聲中提取我們趕興趣的內(nèi)容。如基于航空的飛行物體識(shí)別、地質(zhì)探測中礦產(chǎn)識(shí)別以及醫(yī)學(xué)影象中腫瘤識(shí)別等。當(dāng)前目標(biāo)識(shí)別已經(jīng)有許多成熟的方法，最經(jīng)典的就是直接搜索，另外還有變換法等。所謂變換法就是將原始圖象經(jīng)過變換后在變換域內(nèi)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行搜索?；镜淖儞Q法有離散傅立葉變換、離散余弦變換、小波變換等。常規(guī)的目標(biāo)識(shí)別方法對(duì)復(fù)雜圖象能獲得較好的效果，但對(duì)被噪聲污染的圖象則不易獲得滿意的結(jié)果。本文研究的目標(biāo)為由線條組成的規(guī)則幾何形狀的物體，而原始圖象又是被噪聲污染的圖象，針對(duì)這類特殊性，我們引入Radon 變換來完成目標(biāo)識(shí)別的任務(wù)。
[關(guān)鍵詞] Radon變換 噪聲圖象 目標(biāo)識(shí)別
?????? 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用也越來越廣泛。
???????目標(biāo)識(shí)別的基本原理是在含有各種復(fù)雜背景和噪聲中提取我們趕興趣的內(nèi)容。如基于航空的飛行物體識(shí)別、地質(zhì)探測中礦產(chǎn)識(shí)別以及醫(yī)學(xué)影象中腫瘤識(shí)別等。當(dāng)前目標(biāo)識(shí)別已經(jīng)有許多成熟的方法，最經(jīng)典的就是直接搜索，另外還有變換法等。所謂變換法就是將原始圖象經(jīng)過變換后在變換域內(nèi)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行搜索?；镜淖儞Q法有離散傅立葉變換、離散余弦變換、小波變換等。常規(guī)的目標(biāo)識(shí)別方法對(duì)復(fù)雜圖象能獲得較好的效果，但對(duì)被噪聲污染的圖象則不易獲得滿意的結(jié)果。本文研究的目標(biāo)為由線條組成的規(guī)則幾何形狀的物體，而原始圖象又是被噪聲污染的圖象，針對(duì)這類特殊性，我們引入Radon 變換來完成目標(biāo)識(shí)別的任務(wù)。
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