一种基于灰度特征的快速识别定位算法

以动态连续图象的实时识别与定位为应用背景，提出了一种简单的快速识别定位算法，该算法以列扫描灰度特征差异为基础，可以快速地识别出目标，最后通过一系列的实验验证了该算法的快速性。     

基于检测识别的实孔径雷达景象匹配定位方法

针对恶劣成像条件下的机场目标实孔径雷达图像匹配问题，提出了一种基于目标检测识别的定位方法，通过线特征滤波预处理和投影变换检测机场跑道线，进一步用模板匹配识别跑道端点以进行定位．对实际图像试验结果表明该算法能够准确定位灰度相关算法难以正确匹配的强噪声、低对比度实时图像，并且具有参考图制备简单，实时性强的特点．     

基于灰度峰谷点的快速识别定位算法

在通常的基于灰度值的快速定位算法基础上，提出了基于灰度峰谷点的快速识别定位算法，能够迅速准确定出运动目标的位置坐标，并对二者的优缺点进行了比较。     

一种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法

为了提高从背景图像中提取目标的速度和精度,设计了一种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法;该算法利用肤色信息和手指轮廓特征进行目标识别,利用提出的9点快速定位算法进行目标定位。仿真结果表明,该算法能正确识别出手指的特征;并对其进行快速定位。在实物系统上对算法的实时性、识别准确率、定位精度等性能进行了测试,测试结果表明,算法运行时间不超过40 ms,能保证系统对实时性的要求;在无手指状干扰物存在的情况下,目标识别的准确率可达95%以上;定位精度误差小于8 mm,可满足系统对定位精度的要求。这种基于手指轮廓特征的目标识别与定位算法为增强人机交互系统的和谐性提供了一种新的技术途径。     

基于多特征的洞库类目标识别方法

针对洞库类目标自动识别研究较少、识别率较低、识别方法成本较高等问题,设计了基于多种特征的洞库类目标识别算法.探讨了典型洞库类目标的模型并总结其主要特征;其次利用HOG特征对输入图像进行初步筛选,筛选出包含有洞库类目标的图像;然后基于洞库类目标的灰度特征提出了一种图像局部自适应阈值生成算法Wiblack提取图像中的疑似目标;最后搭建了洞库类目标的数学模型,并提出了基于形状相似度的目标判别算法,采用圆形相似度与椭圆形状相似度二次相似度判别方法,最终得出识别结果并描述目标轮廓,完成目标识别.实验结果表明该方法在洞库类目标的识别应用中有效可行,基于本文实验数据的识别准确度为92.6%.      

基于小波重构与时空二维特征的光纤振动识别

针对光纤预警系统提出基于小波重构降噪和时空二维域特征的光纤振动识别.分析光纤振源信号的特征,使用小波重构降噪处理算法对时域信号进行特征提取,并以灰度图展示其明显的特征,进而提出灰度图腐蚀识别算法.通过时空二维域特征分析处理识别方法,能够较好地分类识别入侵振源信号.     

基于双目立体视觉的目标识别与定位

为从不同角度识别目标物体以及解决左右两幅图像中目标轮廓中心不匹配的问题, 将SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GrabCut 算法相结合, 离线采集目标物体不同角度的图像, 生成目标模板图片库。利用SURF 算法完成目标物体的识别; 利用SURF 算法自动初始化GrabCut 算法, 实现目标轮廓的提取; 利用基于灰度相关的区域匹配算法完成目标轮廓中心点的匹配, 结合三维重建原理实现目标定位。实验结果表明, 该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

基于ORB算法的象棋快速识别和定位系统研究

以象棋装配为研究背景,利用ORB算法实现棋子的识别,提出根据最佳匹配特征点的像素坐标,利用几何平均坐标法求出目标棋子的坐标,利用特征点构造的向量计算目标棋子相对于模板的旋转角度,实现棋子的定位,并利用工业机器人完成象棋的装配。实验结果表明:计算出的旋转角度可以保证摆放棋子时与模板为同一方向。ORB算法的运行时间均在0.2 s以内,快于SIFT和SURF算法,可以保证系统能准确地识别和定位出目标棋子,并满足象棋装配过程中的实时性要求。     

一种基于Camshift的快速目标识别算法

提出一种基于Camshift的快速目标识别算法,该算法先利用Camshift进行疑似目标区域搜索,再将该区域中物体与目标进行局部尺度不变特征匹配。实验结果表明,改进后的算法能够在复杂背景条件下快速准确地定位出目标在视频中出现的位置,满足视频取证的要求。     

SAR图像的特征提取与目标识别

针对已有的SAR图像自动目标识别方法效果不太好的问题，提出了SAR图像的自动目标识别三种方法，即采用灰度特征的目标识别，采用栅格特征的目标识别，和采用模版特征的目标识别.理论和实验表明，采用模版特征的目标识别效果比较好.     

结合灰度熵变换的PCNN小目标图像检测新方法

为了自动地进行小目标图像分割检测,从含单一弱小目标图像的特征出发,提出了一种结合灰度熵变换的脉冲耦合神经网络(PCNN)小目标图像分割检测新方法. 该方法在对有随机噪声和复杂背景图像进行非线性灰度熵变换滤波的基础上,考虑灰度熵值灰度图在满足先验概率目标背景比条件下,选择包含单一小目标局部窗口作为处理图像区域,并在局部最小交叉熵判据下,进行改进型PCNN迭代分割检测处理. 实验结果表明,该方法不仅能可靠地检测出复杂背景及随机噪声干扰下弱小目标,并且在PCNN运行处理过程中,可自动地完成最佳分割检测.     

基于灰色绝对关联度的边缘检测算法

探讨了灰色关联度在边缘检测中的适用情况,提出并实现了基于灰色绝对关联度的灰度图边缘检测算法.该算法有效地避免了几种典型的边缘点误判,算法中简单的逻辑或操作克服了灰色绝对关联度在边缘检测中的方向性问题.实验结果表明本算法快速有效.     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

基于灰度不均匀图像边缘检测算法改进

边缘检测算法是图像处理中的一个重要的研究内容。该算法的好坏直接影响着图像处理的结果,常用的检测算法常常不能满足特定情况下的要求(例如实时跟踪下的图像处理)。本文在分析了灰度图像各种边缘检测算法的特性的基础上,根据具体需求,对灰度不均匀的图像边缘检测算法进行了改进。实验表明,在图像对比度较差的情况下,应用灰度变换增强后,配合相应的边缘检测算法,可以大大减少运算量,与原来的算法相比,能够取得较好的效果。     

一种新的图像感兴趣区域的提取方法

对于Itti的显著图模型的感兴趣区域检测方法中,存在的检测结果与视觉感知有差异以及转移过程中同一目标内出现多个感兴趣区域检测结果等问题,引入灰度尺度变化特征和CV模型,以使感兴趣区域检测结果更符合人的视觉感知。实验结果表明,该算法检测到的感兴趣区域与人的视觉感知结果吻合率为77.6%,高于Itti模型的72.8%。     

基于粒子滤波的灰度目标跟踪算法

粒子滤波主要利用粒子集来表示概率,可以用在任何形式的状态空间模型上.提出了一种基于粒子滤波的灰度图像目标跟踪方法,粒子滤波适合各种形式状态空间模型.算法目标特征采用了灰度直方图、灰度梯度直方图对灰度图像序列进行跟踪.粒子滤波跟踪算法有状态转移和状态观测两大重要模型.利用高权值的粒子替代低权值粒子这样的粒子重采样来保证粒子集的健壮性,得到目标最终位置.利用Matlab进行仿真证明了本文算法的有效性和稳健性.     

基于一种新模糊增强算子的图像边缘检测算法

借鉴广义模糊集的特性,提出了一种新的模糊边缘检测算法:利用一个简单的隶属度函数将空域图像转换到[0,1]的普通模糊域;然后通过一个简单的增强算子先将其扩展到[-1,2];由于一般情况下物体域(物体内部区域)主要以高灰度为主,背景域(物体背景区域)主要以低灰度为主,而过渡域(物体边缘区域)则以高梯度为主,本算法目的是对图像进行边缘检测,先不对它进行转换或截断,而将其转换到图像准灰度域,相当于把图像的物体域和背景域放到了[0,255]的区域以外;然后采用"min"或"max"算子进行所谓的边缘提取,最后将提取的"边缘"数据进行截断处理,从而将图像数据转换到图像的空间域,即图像的灰度域。从边缘检测结果来看,本算法更适合于低对比度、含有较精细部分以及纹理丰富的图像检测,且耗时较小。     

一种基于双阈值的实时图像灰度级压缩方法

基于图像的阈值分割和灰度变换原理,针对灰度图像处理系统中图像采集采用14bit的A／D而显示时需将灰度级压缩为2^8的问题,介绍了一种简单实用的灰度级压缩方法。实验结果表明该方法实时性好,抑制了噪声和背景信息的同时保持了目标细节信息。     

基于灰度图像的曝光量估计方法

针对宽范围光照场景下成像系统存在的曝光不足或曝光过度的问题,以灰度图像的灰度直方图为基础,计算平均灰度,依据峰值灰度和灰度图像两侧是否存在零像素区域,估计图像曝光量效果是否恰当．研究了图像灰度直方图的灰度分布与曝光效果的关系,应用估计方法给出了曝光系列图像的实验结果．实验结果表明,此算法能够计算估计出图像的曝光效果,无需数据库支撑,复杂度低,易于实现．