基于多级三角形面积函数的傅里叶形状描述子

提出了一种用于形状检索的基于多级三角形面积函数的傅里叶描述子.对形状轮廓上任一点,多级三角形面积函数通过轮廓的非等弧长分割计算得出,可以很好地描述形状的整体特征和局部细节特征.形状特征向量由多级三角形面积函数的低频傅里叶变换系数构成.在标准的MPEG-7形状图像库上对该方法进行了图像检索实验,并与已有的分别基于中心距离函数、面积函数、最远点距离函数、角度半径复函数、拱高半径复函数的傅里叶描述子以及混合傅里叶描述子进行了检索性能比较.实验结果表明,所提出的方法在相同查全率时具有最高的查准率,且具有较低的计算复杂度,证明该方法的有效性.     

融合轮廓和区域特征的形状描述子

提出了一种融合轮廓和区域信息的新的形状描述子。首先提取图像的轮廓,并对轮廓进行采样,形成描述形状轮廓的有序点列表。之后对每个采样点分别顺时针和逆时针等距离跟踪获得两个邻点,计算相邻点距离、拱高以及质心距离三个函数的均值、方差和极差。然后获取由拱高和质心距离组成的复函数的傅里叶描述子。组合统计值与傅里叶描述子形成轮廓特征。最后对区域进行采样形成形状矩阵,获得低频傅里叶系数作为区域特征。对MPEG—7标准图形库的检索实验显示,该描述子的检索性能显著优于三角形面积函数、质心距离函数、拱高半径复函数和Hu不变矩等同类描述子。     

基于傅立叶描述子的轮胎标识点形状识别

针对人工识别轮胎标识点形状效率低、误差大等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别算法.首先对采集的轮胎标识点图像进行降噪、分割、轮廓提取等图像预处理操作;然后通过对预处理后的轮胎标识点图像进行傅里叶变换,提取轮胎标识点轮廓的傅里叶描述子系数;最后通过计算待识别轮胎标识点图像的傅里叶描述子系数,与轮胎标识点模板库中图像的傅里叶描述子系数的欧氏距离数值,其中与最小欧氏距离相对应的模板库形状即为待识别轮胎标识点轮廓的近似形状,从而实现轮胎标识点的形状识别.实验选取圆形、方形、菱形以及十字形,四种共计200幅轮胎标识点形状图像,进行标识点形状识别准确率测试.实验结果表明,该算法能准确地识别出轮胎标识点形状,四种轮胎标识点形状的平均识别准确率为97.25％,其中圆形和方形轮胎标识点的形状识别准确率达98％.     

两种形状识别方法及其实验

物体的形状识别是模式识别的重要方向,广泛应用于图像分析、机器视觉和目标识别等领域.目前,对形状识别的主要方法有傅里叶描述子、主分量分析等.对傅里叶描述子、主分量分析方法进行了详细阐述,通过对仿真得到的数据分析比较,验证了主分量分析法和傅里叶描述子方法对形状识别具有比较好的效果.     

基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别

针对人工识别轮胎标识点形状效率低、误差大等问题,提出了一种基于傅里叶描述子的轮胎标识点形状识别算法。首先对采集的轮胎标识点图像进行降噪、分割、轮廓提取等图像预处理操作;然后通过对预处理后的轮胎标识点图像进行傅里叶变换,提取轮胎标识点轮廓的傅里叶描述子系数;最后通过计算待识别轮胎标识点图像的傅里叶描述子系数,与轮胎标识点模板库中图像的傅里叶描述子系数的欧氏距离数值,其中与最小欧氏距离相对应的模板库形状即为待识别轮胎标识点轮廓的近似形状,从而实现轮胎标识点的形状识别。实验选取圆形、方形、菱形以及十字形,四种共计200幅轮胎标识点形状图像,进行标识点形状识别准确率测试。实验结果表明,该算法能准确地识别出轮胎标识点形状,四种轮胎标识点形状的平均识别准确率为97.25%,其中圆形和方形轮胎标识点的形状识别准确率达98%。     

一种新的基于形状特征的图像检索方法

提出一种新的基于形状的图像特征提取和匹配方法.综合采用改进的不变矩和二维极坐标傅里叶描述子对形状特征进行描述.改进的不变矩可以描述物体的整体形状信息,具有平移、旋转和尺度不变性,二维极坐标傅里叶描述子可以对形状的相似性进行定量判别,具有较强的通用性.最后,采用线性加权求和的方式计算综合相似度,将具有较高相似度的结果集返回给用户.实验结果表明,与其它检索方法相比,该方法可以有效地提高检索的查全率和查准率.     

傅里叶描述子及DIP应用

计算机视觉常以物体特征为基础进行区别、分类,本文以傅里叶描述子描述物体的形状特征,同时借助快速傅里叶变换完成傅里叶描述子的程序实现,并作为数字图像处理DIP的基本技术应用在区域分类、物体轮廓识别等方面。     

基于傅里叶描述子的形状特征匹配方法在机场掩体目标检测中的应用

文章研究了基于傅里叶描述子的形状特征匹配方法在机场掩体检测中的应用。本文利用傅里叶描述子对目标旋转、缩放和平移描述的不变性,确定了用基于傅里叶描述子的特征匹配方法来检测掩体目标,井对匹配方法的原理、步骤和方案进行了论述。用仿真数据进行了试验,试验结果验证了文中设计的形状匹配方法对掩体类目标检测的有效性。     

数字图像信息安全保密方法研究

提出了一种基于傅里叶变换域的图像信息隐藏方法,将图像用其在傅里叶变换域内的结果保存,读取时经过傅里叶逆变换进行图像的显示,但在这个过程中,为了避免他人通过做相应的逆变换读取到图像的真实信息,在存储傅里叶变换的结果时,将对数据做了一个置乱处理,这样通过简单的傅里叶逆变换是无法获取到原始图像,从而达到了对数字图像信息加密和隐藏的目的。仿真实验结果表明,该方法的信息隐藏和保密能力较大,且算法简单易行。     

一种非闭合曲线的傅里叶描述新算法

为实现非闭合曲线的精确识别,基于傅里叶变换和几何对称性,提出了一种用于识别非闭合曲线的新算法.首先,将非闭合曲线二值化,并生成表示此非闭合曲线的点集S1;然后,根据几何对称性生成新的点集S2,将点集S1和S2的首尾点相连,形成由S1和S2表示的封闭二值曲线;最后对新生成的封闭曲线进行傅里叶描述,生成描述此封闭曲线的傅里叶描述符.根据傅里叶变换原理,对傅里叶描述符进行归一化处理.同时,引入χ2置信度来衡量曲线的相似度.实验结果表明:所提出的傅里叶描述符可以实现非闭合曲线的精确识别和重构,且不失旋转、尺度及平移不变性;与传统的傅里叶描述符相比,该傅里叶描述符具有更低的置信度和更好的数据稳定度.     

基于分数傅里叶变换的光学彩色图像加密

提出一种基于分数傅里叶变换相位编码并结合三色光栅的方法,实现光学彩色图像的加密.该方法采用三色光栅技术将一幅彩色图像调制为灰度图像,并采用分数傅里叶变换的相位编码进行加密.该方法不仅实验设备简单,成本较低,利于实现,而且可利用分数傅立叶变换的分数阶增加加密的重数,从而提高了安全性.模拟实验结果证明了该方法的有效性.     

基于MATLAB的傅里叶梅林变换算法图像拼接的实现

快速傅立叶变换(FFT)改进了离散傅立叶变换(DFT)的计算过程,被广泛应用于数字图像的实时处理中.在相位相关技术的基础上,提出了一种新的图像配准算法,即在需要配准的两幅图像中心选取相同区域大小,进行傅里叶梅林变换,变换后是一个二维脉冲信号,由此而得到图像配准参数.实验结果表明了该算法的有效性和可靠性.     

基于傅里叶描述子的车牌号码识别

车牌号码识别基于图像处理、计算机视觉与模式识别技术,在智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)研究中占有重要的地位.傅里叶描述子是一种常用的描述物体形状和边界的表示方法,它具有对平移、旋转、缩放等几何变化不敏感的特性.使用傅里叶描述子对常见车牌中的字母及数字的边界进行匹配识别,主要分为对车牌的预处理,对字母或数字的边界提取,对边界点的傅里叶描述子计算,与标准模板的匹配过程.实验结果表明利用傅里叶描述子可以有效地识别出存在一定几何失真的车牌号码.     

基于深度神经网络的多尺度特征提取方法

针对传统特征提取方法不能很好地表示左右不对称和弯曲叶片图像信息的问题,提出一种基于深度神经网络的多尺度特征提取方法。首先借鉴空间金字塔匹配模型思想,提取各个空间子区域的高阶Zernike矩特征,使用滑动圆形窗口提取对象域的极坐标傅里叶变换描述子;其次将Zernike矩和傅里叶特征作为深度神经网络的输入向量获取深度抽象特征。实验结果表明,与多种特征提取方法相比,该方法具有较好的特征表示性能。     

分维方法在肝癌超声图像纹理识别中的性能比较研究

研究描述超声肝图像纹理特征的分维方法。用14幅正常肝样本图像和14幅原发性肝癌样本图像检验并比较评估4种分维方法。用布朗运动方法、毯子法、傅里叶功率谱法和差分盒计数法4种方法得到的分维作为特征进行ROC(Receiver operating characteristic)分析,以SVM作为模式分类方法的分类正确率进行分析。研究结果表明:除了分数布朗运动方法外,由毯子法、傅里叶功率谱法和差分盒计数法获得的描述正常肝图像感兴趣区域的分维值明显小于描述原发性癌图像感兴趣区域的分维值;采用傅里叶功率谱方法得到最大的ROC曲线下的面积;用SVM(Support vector machine)方法进行分类也取得了与ROC分析类似的结果,即用傅里叶功率谱方法进行分类准确度最高,分数布朗运动和差分盒计数方法效果较差,毯子方法效果居中;傅里叶功率谱方法是描述超声肝图像纹理特征最适合的方法。     

一种无阈值的傅里叶窗口滤波算法

提出了一种无需设定阈值的傅里叶窗口滤波算法,该方法解决了加窗傅里叶变换法无法克服的阈值问题,得到单一最佳频率图像,并大大缩短了计算时间．该方法可用于各类条纹图像的低通滤波,为从条纹图中进一步提取变形相位奠定了良好的基础．笔者介绍了自动窗口傅里叶变换算法的原理,利用该算法对散斑图进行了处理,并与加窗傅里叶变换法的滤波结果进行了对比．实验结果证明了无需设定阈值的傅里叶窗口滤波算法具有良好的滤波效果．     

关于脑电信号分析方法的探讨

阐述了傅里叶变换(FFT)、短时傅里叶变换(STFT)以及小波变换的理论,并在MATLAB中对实验中自由活动大鼠运动皮层放电过程中采集到的数据进行了分析.实验表明,小波变换为脑电信号处理领域的研究提供了一个更加有效的方法.     

人脸识别中的特征分析

研究了奇异值分解和傅里叶变换方法在图像分析和人脸识别中的作用;比较了两种方法进行图像处理的分解信息,研究了图像傅里叶变换后幅度谱和相位谱包含的图像信息;随后设计实验研究了奇异值向量矩阵和奇异值矩阵中包含的图像信息,并提出一个新的观点：图像分解后的奇异值矩阵包含图像的光照信息;通过设计实验验证了观点的正确性。     

数学实验傅里叶变换及其应用的教学设计

数学实验旨在借助计算机来探索和发现数学规律。作为数学教学中的重要内容,傅里叶变换及其应用也是学习难点。本实验设计是在介绍相关知识的基础上,利用MATLAB软件分别针对傅里叶变换与采样定理、信号的降噪过程、信号的数据压缩过程等内容设计三个实验示例,并将实验结果以直观的图像形式呈现,通过对实验结果的分析,加深学生对傅里叶变换及其应用的理解,也培养了学生综合分析和解决实际问题的能力。最后精心设计实验任务,提高学员的学习兴趣与主动性。     

一种利用局部直角均值模式的图像检索算法

提出一种基于纹理特征的图像检索方法.在RGB颜色空间提取纹理特征描述子,将彩色图像分离出R、G、B三通道色,使用Haar小波基将三通道颜色图像通过二维离散小波变换,分别提取其低频子带.在三维球形对称模式下,使用局部直角均值模式对邻域像素进行重新编码,通过均匀LBP模式进行降维,取直方图作为特征向量,从而实现图像检索过程.在Corel-10K数据库上进行实验,通过对实验结果进行分析,表明本文方法在图像检索方面有较好的表现.