车牌定位系统中关健技术的研究与实现

针对车牌识别系统中由于分割不准确而造成识别率低的问题,提出一种基于一阶水平差分算子的自适应边缘检测的分割方法,以便更好的将汽车图像从复杂的背景中分割出来,同时用优化投影法对车牌进行定位,并在字符识别中利用改进15特征点提取法实现了车牌字符的识别.实验结果表明,该算法对车牌识别的准确性高,识别速度快,鲁棒性好.     

基于GMM的EM分割算法在图像检索中的应用

大多数图像分割算法对于图像的分割结果比较详细,不适用于基于内容的图像检索,文中使用的EM算法可以将图像分割出一系列"有意义"的不同区域,更有利于图像检索。实验表明,此算法基本可以将图像中比较显著的区域分割出来,是一种适合图像检索的分割算法。     

基于多阈值模糊增强的手指静脉图像分割

根据手指静脉图像的特点,针对经典阈值方法难以满足图像多属性分割要求的不足,文章在单层次模糊图像增强算法的基础上,提出了一种改进的手指静脉图像分割算法,讨论了该算法的基本原理和具体计算步骤.实验结果表明：与传统的方法相比,该算法方法简单、容易实现,对低质量手指静脉的分割达到了令人满意的效果,分割结果不但准确而且纹路具有明显方向性.     

梳棉棉网中棉结的在线视觉识别

针对国内棉纺织企业采用目光检测法检测半成品中棉结含量存在检测精度低、速度慢等问题,应用计算机视觉技术,设计棉结在线识别系统.采样得到的棉网图像,经图像预处理消除光照不匀和噪声等因素后,采用一维最大熵法结合初始分割阈值和面积阈值的方法来识别棉结,并将识别结果与人工目测结果进行对比.研究表明,本文的识别方法具有识别精度高、速度快、误检率和漏检率低等特点,符合在线检测连续性要求.     

基于频率域的显著性区域提取方法

一般的视觉显著性区域提取方法都不能一致地突出显著性区域和给出显著目标定义明确的边界,因此提出一种基于频率域的显著性区域提取方法．该方法使用高斯差分滤波器的组合来保持原图像更多的频率信息,在频率域里利用颜色和亮度信息来预测中间一周围对比度．该方法不仅能输出完整分辨率的显著图,而且解决了上述两个问题．对真实数据试验结果表明...     

彩色图像分割中基于图上半监督学习算法研究

提出一种新的基于图上半监督学习的彩色图像前景/背景分割模型与算法.该算法的目的是利用人工标定的部分像素点分割信息以实现对整幅图像的分割.通过结合像素点颜色特征和像素点颜色与前景/背景颜色的相似性特征,构造了新的图节点之间的双高斯权重函数,并对此提出自适应的参数选择策略与彩色图像半监督分割的能量模型,通过优化该能量模型将...     

海量信息异常检测问题的异常概率排序算法

针对异常检测算法速度慢、精度低、稳定性差等问题,提出了一种通过异常概率排序提取异常点的算法(OAP).由于异常点相对正常点更容易通过对数据空间的均匀分割而孤立出来,所以OAP通过数据点在均匀N叉分割树中的孤立深度估算异常概率的大小,从而得到异常概率的排序,最终构造由k个异常概率最大的点组成的列表,列表中的数据就是所求的...     

逆向工程中一种鲁棒的平移对称提取算法

为了解决逆向工程中平移对称提取的问题,提出了一种鲁棒的提取算法.首先利用特征线将模型分割成体素的集合,然后计算各个体素的形状分布曲线,通过形状分布曲线匹配的方式获取了几何形状相似的体素,并利用最小包围盒从中提取大小相似的体素,以构成对称体素的集合.利用鲁棒的PCA方法估算对称体素的初步对称信息,在此基础上利用迭代最近点算法对提取的平移对称进行优化.采用一个机械零件的三角网格模型进行实验的结果表明,体素分割结果对应构成模型的各个特征,具有明显的工程语义,对称提取结果的误差较小并具有较强的鲁棒性.     

救荒野豌豆对根竞争的响应及其识别机制

以救荒野豌豆为材料,研究其对邻体根的响应机制以及根之间的识别方式.结果表明:邻体根存在时,叶、茎、冠、根生物量,根冠比和花数量均没有变化,而繁殖生物量明显增加,表明根的生长与繁殖不存在权衡,也表明救荒野豌豆能够检测到邻体根的存在并做出响应;根之间的识别方式既有直接接触,也有间接的化感作用.     

Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶

用覆盖数逼近的方法给出Cs相似度函数下正则谱聚类的收敛阶.