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％.     

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.     

基于傅里叶描述子的图像检索技术研究

物体的形状分析和识别是模式识别的重要研究方向,其中傅立叶描述子是其重要方法之一,归一化傅立叶描述子具有旋转、平移、放缩不变性和对起始点的选取不敏感的特点.利用傅里叶描述子对二值图像轮廓进行处理得到特征向量,在获得特征向量后,对待检索图像的特征向量和数据库中的图像用过使用相关系数的度量方法进行相似性比较.在P100数据库上进行实验,通过对实验结果进行分析,表明傅里叶描述子在图像检索准确率方面与保留傅里叶描述子点个数的多少有很强的相关性.     

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.     

采用轮廓片段空间关系实现遮挡目标识别

为了实现高比例遮挡情况下的目标识别,提出一种基于轮廓片段空间关系的目标识别算法.首先,在采用轮廓的形状上下文特征进行粗匹配的基础上,对模板图像和待识别图像分别进行图像骨架关键接合点的提取和轮廓形状质心的提取.然后,以图像像素中心点为原点建立坐标系,以图像骨架关键接合点和轮廓片段质心在各自图像建立的坐标系内的位置确定空间关系.最后,制定空间关系参数约束标准,筛选满足空间关系约束准则的目标库图像为最后识别结果.与现有遮挡目标匹配算法相比,该算法可以实现高比例遮挡情况下的目标识别,在目标遮挡比例为60%的情况下,识别率可达到78%.     

一种改进的SIFT特征点匹配算法

提出一种改进的SIFT特征点匹配算法.以提高图像特征点匹配算法效率为目的,研究了SIFT特征点描述子基于欧氏最小距离测度的匹配算法.由于SIFT特征点检测算法检测到的特征点数量较大,且每个特征点描述子都是128维的向量,而基于欧氏最小距离测度的匹配算法要求,待匹配第一幅图像的每个特征点要和待匹配第二幅图像的所有特征点求距离,排序后寻找极值,这导致了算法效率较低.依据光学成像理论和双目视觉理论,由第一幅图像每个特征点的坐标,从行列两个方向缩小第二幅图像待匹配特征点坐标的搜索范围,在保持匹配精度的基础上,提高了算法的效率,算法速度约是原算法速度的2.7倍.     

基于微分进化算法的轮廓匹配方法

轮廓匹配是图像处理中一个重要匹配方法,针对现有匹配方法中匹配搜索耗时多的局限性,提出了一种改进的轮廓匹配方法.对模板图像和待匹配图像分别提取轮廓,计算轮廓上每一点的曲率,并选择满足阈值条件的轮廓点为候选点;以此点及其两侧若干点构造特征向量,依据欧氏距离构造相似性度量函数,使用具有全局最优性的微分进化算法求解,以保证获得全局最优解.对比实验表明,所提出的方法有较快的寻优速度和较高的配准率.     

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。     

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.     

一种基于轮廓特征的运动目标识别方法

针对视频图像中形状匹配的局限性,即当待检测物体出现平移、旋转变化时识别目标需要很长的计算时间,提出了一种基于轮廓特征的运动目标识别方法.首先获取能自动更新的背景图像,采用背景减法提取运动目标的轮廓,然后运用其轮廓的边界不变矩特征和形态学特征,构建一个轮廓特征向量的模型,再分析比较待测运动目标轮廓特征向量与每类标准样本之间的欧氏距离,实现对运动目标的识别分类. 试验结果表明,该方法具有识别精度高、计算量小、实时性好的特点.     

一种基于子图特征的快速图像配准算法

针对大面积图像配准鲁棒性和实时性差的问题,提出一种基于子图特征的快速图像配准算法. 提取对比度强、 结构清晰的子图,依次采用改进的Harris检测算法提取角点,4阶梯度向量对角点进行描述,欧氏距离进行特征向量相似性度量,并利用最小二乘法进行变换参数估计,采用双线性插值法重建待配准图像. 实验结果表明,子图法不但比大图法的配准精度高,配准速度快,而且这种思想可以推广到FMT和MI配准法等其他配准算法.      

基于轮廓跟踪的摔倒检测算法

针对传统摔倒检测算法误判率高和算法复杂等缺点,提出一种基于轮廓跟踪的摔倒检测算法。该算法主要通过背景减除法提取监控视频中的运动目标老人,运用中值滤波和形态学处理获取完整的老人身体形状,根据轮廓跟踪算法生成边界链码,然后利用实际边界链码与摔倒模板链码的欧氏空间距离判断老人是否摔倒。实验结果表明,该算法计算复杂度低,准确率得到明显提高。     

基于多尺度三元组描述子的形状匹配方法

提出了一种新的基于轮廓的形状描述子,称为多尺度三元组描述子.对轮廓进行均匀采样,同时根据多边形近似演化算法提取轮廓的关键点,由采样点和其相邻关键点构成三元组,根据多个尺度下三元组的几何特性(包括角度和边长)定义描述子.这些三元组既包含了形状的局部细节,又包含了形状的全局结构信息,是一种稳定而准确的描述.形状匹配阶段使用动态规划算法.将本方法应用在MPEG-7数据库上,检索准确率达到86.30%,具有显著优势.     

基于支持向量机的轮胎标识点颜色识别

针对人工识别汽车轮胎标识点颜色效率低、误差大的问题,研究了一种基于支持向量机的轮胎标识点颜色识别方法,利用PLC-工业相机图像采集系统获取轮胎标识点图像信息,对获取的标识点图像进行图像降噪、标识点分割、颜色特征向量提取等处理,将提取的轮胎标识点颜色特征向量输入到支持向量机颜色分类器中进行颜色识别。实验结果表明,该方法能够有效地识别出轮胎标识点颜色信息。     

一种基于改进Hu矩的图像检索方法

提出了一个在形状轮廓的基础上,进行改进的Hu矩的形状特征提取与检索方法。首先,对图像进行预处理,利用多阈值颜色分割法提取出图像的前景对象,再采用轮廓跟踪法得到该对象的形状轮廓特征;然后,计算7个不变矩,再转化为10个改进的Hu矩,组成图像的特征向量;最后,用欧氏距离度量图像间的相似度。实验结果表明,该方法具有较好的检索效果。     

基于模板匹配的人体日常行为识别

提出了一种以运动人体的轮廓为特征,基于模板匹配的人体行为识别方法.利用背景差分法和阴影消除技术从图像中提取完整的人体轮廓.定义一种新的轮廓描述方法,将时变的2D轮廓形状转换为对应的1D距离向量.先计算轮廓点的质心坐标,再将轮廓等弧长地分割,用直线段连接相邻的割点构成对轮廓线的多边形近似,用多边形的顶点到轮廓质心的距离和...     

实时识别数字和英文字母快速算法的现场可编程门阵列设计

在分析阿拉伯数字以及大写英文字母的形状特征后,提出了一种适于现场可编程门阵列(FPGA)实现的图像实时识别算法.该算法能够充分描述数字和字母图像的特征向量,然后经过预处理和定位后提取出各特征向量,最后计算出各特征向量间的距离并比较大小就能对图像进行实时识别.算法对图像平移和小角度旋转具有不变性,并且具有简单、识别准确率高、计算复杂度低、存储量小的优点.FPGA仿真结果表明,该算法只需要8 000逻辑门就能实时识别出50×75像素大小的数字和字母图像,证明了算法具有较高的可行性和高效性.     

基于曲率约束和改进Hausdorff距离 匹配的轮毂识别算法

针对在轮毂的自动化生产过程中对轮毂型号自动识别的需求,提出一种基于曲率的轮毂辐孔轮廓线角点特征提取和改进Hausdorff距离(MHD)轮毂型号自动匹配的方法. 对待识别的轮毂型号样本进行特征提取并建立标准样本库,在对实时采集的轮毂图像预处理后,利用曲率约束的最小二乘法(CRLSM)进行轮毂外轮廓提取,并用曲率阈值进行角点特征提取,进而采用改进的Hausdorff距离匹配实现轮毂自动识别. 仿真实验证明,该识别算法能够对建立样本库的轮毂类型进行正确识别.     

一种快速的虹膜定位算法

提出一种结合傅里叶描绘子和最小二乘法的虹膜定位算法.在虹膜内圆定位时,先用改进的轮廓跟踪算法检测二值化瞳孔边缘的点序列,再用傅里叶描绘子提取该点序列的整体轮廓,最后用最小二乘法拟合内圆.在虹膜外圆定位时,先利用虹膜左、右部分的灰度梯度信息,提取外边缘点序列,再用最小二乘法拟合外圆.实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速...