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Traitement du Signal

0765-0019
Signal, Image, Parole
 

 ARTICLE VOL 35/3-4 - 2018  - pp.223-242  - doi:10.3166/ts.35.223-242
TITRE
Un nouvel algorithme d'extraction de caractéristiques de véhicules basé sur le moment des ondelettes

TITLE
A novel vehicle feature extraction algorithm based on wavelet moment

RÉSUMÉ

Les moments des caractéristiques de l'image du véhicule diffèrent en magnitude et dépendent du facteur d'échelle. Pour résoudre ces problèmes, cet article propose un algorithme d’extraction de caractéristiques basé sur la méthode du moment d’ondelettes. En se concentrant sur les principes du moment invariant et de l’énergie des ondelettes, l’algorithme proposé a été appliqué pour extraire les caractéristiques des images prétraitées sur des véhicules réels. Plus précisément, les images prétraitées ont été soumis à une décomposition par ondelettes, ce qui donne des sous-images tertiaires. Ensuite,les sous-imagesont été traitées en prenant comme caractéristique le moment invariant de Hu modifié. Les résultats montrent que les caractéristiques extraites par notre algorithme sont demeurées invariantes après la conversion, la rotation et la transformation d'échelle et reflétaient les attributs vitaux et essentiels des images du véhicule. Le taux de reconnaissance de notre algorithme était supérieur de 13,5%à celui du moment Hu traditionnel. Les résultats de la recherche apportent un nouvel éclairage sur la classification et la reconnaissance des images.



ABSTRACT

The moments of vehicle image features differ in magnitude and depend on the scale factor. To solve these problems, this paper proposes a feature extraction algorithm based on wavelet moment method. Focusing on the principles of invariant moment and wavelet energy, the proposed algorithm was applied to extract the features of pretreated images on actual vehicles. Specifically, the pretreated images were subjected to wavelet decomposition, yielding tertiary sub-images. Then, the sub-images were processed by taking the modified Hu invariant moment as the feature. The results showthat the features extracted byour algorithm remained invariant after translation, rotation and scale transformation, and reflected the vital and essential attributes of the vehicle images. The recognition rate of our algorithm was 13.5% higher than that ofthe traditional Hu moment. The research findings shed new light on image classification and recognition.



AUTEUR(S)
Xiaoru SONG, Song GAO, Chaobo CHEN

MOTS-CLÉS
extraction de caractéristiques, moment invariant de Hu modifié, moment d'ondelette, reconnaissance de la cible.

KEYWORDS
feature extraction, modified hu invariant moment, wavelet moment, target recognition.

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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