基于降维比较的指横纹定位方法

针对指横纹感兴趣区域(ROI)难以准确、快速定位的问题,提出了利用降维比较进行定位的方法。该方法在图像定位阶段,对ROI特征图像在水平和垂直2个方向投影,实现了图像的降维,在保留特征信息的基础上降低了后续处理计算的时间复杂度。将降维后的2个一维向量进行比较,最终实现指横纹ROI的精准定位。相对于传统方法,本方法降低了运算的维数,算法复杂度低,速度快,实验结果验证了该方法的有效性。     

一种新的指横纹与静脉加权融合算法

为解决静脉识别中静脉细节特征信息量相对较少、误拒率和误识率偏高等问题,提出了一种新的手指指横纹与静脉加权融合算法.该算法在指横纹图像预处理阶段,通过一种基于八邻域的曲线曲率法准确定位手掌基准点,并以直线拟合技术拟合手指外轮廓,进而定位指横纹感兴趣区域;在图像匹配阶段,采用Gabor滤波器提取指横纹特征信息,并将指横纹和静脉进行加权信息融合.仿真实验表明,此算法能提高系统的识别率和稳定性.     

基于投影直方图提取目标感兴趣区域的新方法

提出了一种基于灰度投影直方图获取单幅检测样品的目标感兴趣区域的方法,并利用鲁棒的图像匹配算法生成参考图像.首先,采用改进的灰度投影直方图法获得单幅图像的检测样品感兴趣区域,建立感兴趣区域提取模型;其次,利用基于形状的特征匹配算法学习样品图像,生成印刷品检测的参考图像,在此基础上,提出基于图像金字塔数据结构的分层匹配方法.实验结果表明,该方法能够在87 ms内获取首张图像样品感兴趣区域,并且图像匹配过程对图像之间存在的明暗程度、旋转变化等干扰具有良好的鲁棒性,匹配精度可达95%,匹配时间为152 ms,可快速准确地生成参考图像.     

一种基于图像匹配的闭环检测方法

为提高较大规模环境下同时定位与地图创建闭环检测的鲁棒性和实时性,提出一种基于单目视觉的闭环检测方法.利用尺度显著算法选择图像的感兴趣区域,对显著特征区域再选择后,通过提取图像尺度不变特征进行图像匹配以实现闭环检测,解决了特征匹配计算量过大对数据关联的速度影响问题.     

基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法

针对图像匹配制导中异源图像匹配难度大的问题,提出一种基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法.基于最稳定极值区域提取异源图像中具有尺度和仿射不变特性的椭圆区域,利用聚类分割方法从中自动选取具有异源不变性的同质区域特征,用椭圆对称方向矩描述区域特征边界各方向上的相似程度,通过互相关性指标进行特征匹配,获取匹配特征对,利用匹配矫正策略减少误匹配.实验结果表明:较传统算法,进一步提高了可见光与红外图像关联特征的匹配效率,正确率超过了95%,计算时间缩短了近一半.基本满足图像匹配制导对匹配算法实时性好、匹配正确率高、抗干扰能力强等要求.     

基于方向特征融合的感兴趣区域提取算法

针对图像底层特征对感兴趣区域（ROI）提取的影响程度问题,提出了一种方向特征融合的ROI提取算法.利用眼动实验数据得到实际的ROI图和方向叠加图计算相似度,融合方向叠加图和Stentiford视觉注意图,经反馈和权重调整后,得到不同图像类别的最佳权重和ROI图.根据该算法对图像ROI提取的结果,分析了平均反馈距离和图像位置等方向特征对提取ROI图的不同影响.实验结果表明：该算法的总体效果较好,特别是对于方向特征显著且物体较少的图像,能准确地提取图中ROI.     

基于图像局部投影特征的目标匹配算法(英文)

鉴于传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差,将图像熵和投影特征的概念结合引入到图像匹配中,定义了图像局部投影熵,并由此提出一种新颖的、基于局部投影熵差的图像匹配方法.由于局部投影熵反映的是图像的局部统计特征,因此基于局部投影熵差的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力.图像熵结合了投影特征后,提高了抗噪能力和在强光照条件下的匹配能力.结合采用分块、序贯检测及分层搜索等技术,进一步减少了计算量,实验结果表明这是一种简单而行之有效的图像匹配方法.     

基于双目视觉的水泥混凝土路面错台检测方法

针对水泥混凝土路面错台测量手段的不足,提出了一种基于双目视觉的错台测量方法.该方法根据双目摄像机的成像特点和水泥混凝土路面的图像特征,对接缝位置进行定位和错台计算.定位分为2个主要步骤,一是基于灰度投影的粗定位,二是在粗定位的基础上提取接缝附近图像,利用灰度投影和边缘投影精定位.由双目视觉测量系统计算相邻2块水泥板在错台附近点的三维坐标,利用这些坐标计算错台量,其中关键环节是在双目图像匹配时提出了一种基于匹配点位置估计的匹配算法.试验表明,与直尺测量结果吻合.     

利用分形维数实现亚像素图像匹配

图像匹配是图像分析领域中的一个很重要的研究内容.图像相关性的研究是提高图像匹配精度的关键,分形由于具有自相似这一重要特征在充分利用图像相关性方面独具潜力.本文提出了一种基于分形维数的亚像素图像匹配算法,该方法通过在被匹配图中遍历搜索模板子区和对子区进行次子区划分,采用最优盒计数法求取模板子区和搜索子区中次子区的分形维数,根据统计相关性原理找到相似性最大位置,然后利用分形插值法将匹配点定位到亚像素级,实现高精度的图像匹配.实验证明,该方法具有良好的匹配效果.     

基于信息熵的局部二值模式手指静脉识别

为进一步提升手指静脉识别算法的识别率与识别速度,在图像处理阶段,提取出手指图像的感兴趣区域(region of Interest, ROI),减少手指周围区域的干扰。为提升识别率,在局部二值模式 (local binary patterns, LBP)的基础上,引入像素邻域之间的关系,增强LBP的识别性能;然后将信息熵与改进型LBP结合得到新的ELBP特征,最后采用主成分分析(principal component analysis,PCA)降维,以减少识别时间,去除冗余特征。通过对比欧氏距离与曼哈顿距离构建的分类器,与其他主流特征比较,验证算法的识别性能。在SDUMLA数据库与天津市智能实验室采集指静脉图像数据库上,保证了算法的识别速度前提下,分别取得了99.53%、99.84%的识别率,与其他识别算法相比识别率有明显的提高。     

基于数据网格的肝脏CT图像感兴趣区域分割

通过图像分割获取医学图像感兴趣区域是医学图像处理与分析要解决的首要问题及技术难点。为了获取肝脏CT图像中的感兴趣区域,针对肝脏CT图像的自身特点,提出了一种基于数据网格和改进的区域生长法相结合的肝脏CT图像感兴趣区域分割方法。首先利用数据网格对肝脏CT图像做粗分割,最大程度地去除骨骼及背景对后期分割的影响。其次,利用先验知识,确定区域生长的种子点,做基于改进的区域生长法的二次分割。实验结果表明,能较完整的分割出CT图像的肝脏区域。实验结果为进一步的医学肝脏图像的处理与分析奠定了基础。     

New auto color correction algorithm for microscopic imaging system

Color difference may exist between two views of stereoscopic images acquired with stereomicroscope,which makes trouble for the following image processing or observation.A color correction method based on the nearest cumulative histogram matching is proposed.Histogram-based contrast(HC)method is proposed to define saliency value of each pixel,then auto Grabcut segmentation method is used to segment the salient region so as to obtain a region of interest(ROI).After that,normalized histograms and cumulative histograms for ROI and region of background(ROB) are calculated.The mapping functions of the corresponding regions are derived from reference image to distorted image through the nearest cumulative histogram matching method,so that color correction can be finally achieved.Experimental results show that benefitting from the separate treatment to ROI and ROB,the proposed color correction method could avoid error propagation between the two different regions,which achieves good color correction result in comparison with other correction methods.     

基于半像素运动信息的快速超分辨率图像重构算法

提出了一种全新的、利用半像素运动信息进行超分辨率重构的快速算法．该算法连续两次使用了图像的一维统计特性：第一次将图像分为运动区域和背景区域;第二次针对运动区域估计各像素的运动范围．在对运动区域进行运动估计和运动补偿后获得Ⅳ个运动补偿图,最后结合背景区域,利用数据融合技术获得超分辨率的重构图像．试验结果表明,该算法计算量小、复杂度低,无论是最小均方误差,还是信噪比或峰值信噪比,均好于传统的双线性内插法．     

相对方向行程编码方法

本文提出了一种相对方向行程编码的压缩方法.这种编码方法较流行的等值线编码方法具有更好的压缩效果,进一步消除了等值线编码的冗余信息,从而可以达到更高的压缩比.文中描述了这种编码的原理和方法,给出了本方法的数据结构和编码、译码算法及实验结果.从几幅图象的实验结果来看,相对方向行程编码方法的压缩比大约是等值线编码方法的压缩比的3倍.     

基于动态自适应区域生长的肝脏CT图像肿瘤分割算法

为提取人体肝脏CT图像中的肿瘤区域,提出一种基于动态自适应区域生长的算法进行肿瘤分割. 通过自适应区域生长算法对CT图像进行预分割,得到感兴趣区域（region of interest,ROI）,利用数学形态学滤波填充ROI中的空洞区域,最终提取肿瘤区域. 通过对多组病人的CT图像进行实验,结果显示该算法对肝脏肿瘤的分割效果良好.      

基于深度学习和约束稀疏表达的人脸识别算法

目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息,因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法.通过CNN网络对人脸图像进行特征提取,并利用改进的稀疏表达方法自动选取相似的图像序列进行特征匹配,有效地利用了图像序列之间的相关信息.实验结果表明,该算法在LFW和AR数据库上取得了很好的效果并优于传统的SRC,L1-norm和CRC-RLS算法.      

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法.该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构.该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不...