王坤+陈梅

摘 要： 针对大批量采集图像在定位识别中受到处理速度和干扰等因素影响实时性和准确性不好的问题，提出一种基于特征压缩编码的快速响应矩阵码图像定位算法。首先对大批量采集的图像进行向量量化的矩阵码编码设计，然后采用K?L特征压缩器进行图像特征压缩编码，实现快速响应矩阵码图像定位。最后进行实际采集图像的定位实验测试。结果表明，该方法进行图像定位的准确度较高，计算量较小，具有快速性和收敛性较好的优点。

关键词： 图像编码； 特征压缩； 小波降噪； 图像定位

中图分类号： TN911.73?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）14?0114?03

Abstract： Since the mass gathering image affected by the factors of processing speed and interference in orientation recognition has the problems of poor real?time performance and low accuracy， a feature compression code based image localization algorithm of quick response matrix code is put forward. The mass collected images were performed with matrix coding design of vector. The K?L feature compressor is used to carry out the image feature compression coding to realize the image positioning of quick response matrix code. The localization experiment of the actual collection image was tested. The test results show that the method has high accuracy for image positioning， less computation quantity， and the advantages of rapidity and good convergence.

Keywords： image coding； feature compression； wavelet denoising； image localization

0 引 言

随着图像信息采集和处理技术的发展，采用视觉图像分析方法进行军事目标打击和识别成为未来目标识别的重要研究方向。通过机载图像采集设备和卫星图像采集设备，结合红外成像和遥感成像技术和小波算法[1]，进行大规模和大批量的图像信息采集。利用专家数据库进行大批量的图像特征信息分析，判断采集的大规模图像中的感兴趣目标特征点，实现对打击军事目标对象的准确识别和定位。同理，相关的图像定位识别方法在故障诊断分析和CT图的病理诊断中同样有广阔的应用价值，对图像的定位识别的关键是实时性和快速准确性，研究一种新型的快速响应矩阵码图像定位方法，提高对图像定位识别中的抗干扰能力，降低计算开销，相关的算法研究受到人们的极大重视，传统方法中对图像定位方法主要有小波分析方法[1]、递归图重构方法和时频分析方法等，上述方法对大规模的图像批处理性能不好，时滞性较大[2]。……