基于直方图的形状描述及骨架图匹配算法

考虑物体形状的多变性,给出了一种基于二维直方图的物体形状描述及骨架图匹配算法.该算法利用骨架长度和骨架上点的圆盘半径作为特征量来描述形状.首先基于二维直方图给出一种形状及骨架端点的特征描述方法,其次结合改进的最优子序列匹配算法实现骨架图的匹配.算法中的形状及骨架端点的特征描述在一些常见非刚性变换下具有不变性.实验结果表明,该算法能够实现一些非刚性变换下的物体形状的骨架图匹配和较高精度的形状检索,且复杂度较低.     

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.     

线栅天线通用程序的分析与计算

电磁场的边值问题的解可以转化为积分方程来处理。虽然对于复杂形状物体的幅射和散射问题的解很难用经典方法得出,但对于电尺寸小的物体可以用距量法来分析与计算。如果将要讨论的物体用线段组成的网络系统或栅状导线来模拟的话。这样在本质上具备描述任一形状物体表面的能力,进而可以加以计算。     

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.     

一种基于形状信息描述的图像特征匹配算法

针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明：该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。     

基于边界标记的目标形状描述方法及其应用

利用相对于重心的距离展开函数,研究一种基于边界标记的运动目标的形状描述方法,该方法既能解决运动目标的平移、缩放和旋转不变性,又能很好地描述形状复杂的运动目标(存在空洞、边界不规则等);在利用运动的合成和分解、运动相对性原理等物体运动学规律的基础上,还可以很好地实现运动目标的碰撞预测。仿真实验表明,该方法能够有效预测两个具有不同速度和不同方向的运动物体是否发生碰撞。     

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.     

基于子任务的机器人潜在动作预测

以动态环境下的机器人导航为例,研究了机器人在任务复杂、物体随机出现等情形下的潜在动作预测方案.采用层次结构描述机器人的任务,提出了一种新的形式化描述模型,将潜在动作的影响范围从原子动作提升到子任务层次.提出的潜在动作预测框架集成了分层强化学习、状态抽象机制、任务图和物体属性.迷宫环境下的导航实验表明:机器人能够根据当前子任务、自身的感知能力和行为能力以及物体的动作属性来预测潜在动作,基于潜在动作的方案比传统方案的效率更高.     

利用高分辨率和极化信息进行目标识别的研究

极化特征用于目标识别的一项主要研究是将极化信息与高分辨率雷达技术相结合.在研究了目标特定的极化变换作用后,提出了基于一维距离像,利用目标回波中的极化现象对目标进行识别,并得出了有关目标识别特性的结论.     

利用高分辨率和极化信息进行目标识别的研究

极化特征用于目标识别的一项主要研究是将极化信息与高分辨率雷达技术相结合。在研究了目标特定的 极化变换作用后,提出了基于一维距离像,利用目标回波中的极化现象对目标进行识别,并得出了有关目标识别特 性的结论。     

基于边缘检测的各种算子及其特点

图像最基本的特征之一就是图像的边缘,它在图像的分析、识别、重建中都具有重要的作用.文中总结了基于边缘检测的各种算子及其特点,为图像的分割、特征提取、目标识别等奠定了良好的基础.     

一种新型车辆偏离车道预警系统的研究

文章针对使用预处理对图像进行二值化的传统道路识别方法时,丢失大量有效的信息和识别效果差,介绍了一种新型车辆偏离车道预警系统。该系统利用灰度图像提取道路边界的灰度和梯度信息,并构造基于小块统计的目标函数,去除复杂环境下的各种噪声并且识别出车道线,判断车辆是否偏离车道从而提供报警信息。该系统结构简单、实时性高,能显著提高车辆行驶的主动安全性,减少事故的发生。     

基于Mean-Shift聚类的交互式图像分割

提出了一种基于Mean-shift聚类的交互式图像分割算法。首先利用Mean-shift聚类算法初步分割图像,然后用户只需简单地输入交互信息,大致标识出部分对象点和背景点,再根据区域间的最大相似性准则合并区域,分割出感兴趣区域。实验表明,此算法简单有效,能准确地从复杂背景中提取对象轮廓。     

Identification of Chinese Materia Medicas in Microscopic Powder Images

This paper describes an identification system for Chinese Materia Medicas (CMMs) in microscopic powder images.The imaging processing of the microscopic powder image is very complex because of the low contrast,blurry boundaries,overlapping objects,and messy background.Therefore,the object detection must segment the significant microscopic structures from the complex image.The objects are detected in these images using an adaptable interactive method.After identifying the significant microscopic structures,the system identifies 14 features belonging to three main characteristics.These features form a 14-dimensional vector that represents the microscopic structures.The multi-dimensional vector is then analyzed using a feature assignment algorithm that picks the most notable features to construct a decision tree with thresholds.The identification system consists of a coarse classifier based on the decision tree and a fine classifier using similarity measurements to rank the possible results.Tests on 528 images from 24 different kinds of microscopic structures show the system effectiveness and applicability.     

基于支持向量机的栗属树种分类研究

形状特征是物体识别的重要依据。同时,分类算法的选择也将对识别的性能造成很大影响。围绕上述两个问题,以栗属树种的果实图像为例,在准确分割出目标图像的基础上,分别应用不变矩和边界矩提取其形状特征值,并使用支持向量机算法对栗属树种果实图像进行分类。实验结果表明：基于支持向量机的栗属树种果实图像分类识别准确率可达到87．5％,识别的结果较为理想。     

基于米勒矩阵的水下成像技术

探究在浑浊介质中利用物体的米勒矩阵进行目标识别的技术。米勒矩阵的16个矩阵元可以完整的描述物体的偏振信息,基于各物体不同的偏振特性,不同物体有不同的米勒矩阵。可以以物体退偏特性因子或其中一米勒矩阵元作为灰度值得到一幅图像,利用图像的均值、标准差、信息熵和方差对图像进行评价。实验结果表明这种方法能够较大提高成像质量。     

地理信息系统中的对象代数

在一般空间数据库中同时使用关系代数和图象代数给查询优化带来困难．本文提出一种合并的对象代数以支持地理信息系统中的复杂查询．代数的基础是规范化的面向对象的空间数据模型，该模型将图象代数操作与空间物体属性一起集成于物体基元的定义中．最后讨论了基于对象代数上的查询优化．     

基于数学形态学的月海圆形撞击坑自动识别方法

撞击坑是月球表面最为常见的地质单元,是研究月球地质演化历史的重要对象,也是月球地质定年的基本依据,因此撞击坑识别具有重要意义.本文根据嫦娥一号采集的月球CCD图像,基于数学形态学方法对撞击坑进行自动识别提取研究.在CCD图像中,撞击坑边缘的灰度变化明显,梯度较大,由此可以计算获取撞击坑的边缘形态;一般情况下,依据图像灰度梯度突变,通过边缘检测得到的撞击坑边缘比较粗糙、不连续,而且有断口和小洞.根据数学形态学的基本思想——用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中的对应形状,对识别出来的边缘作进一步处理,可得到较光滑、连续的撞击坑边缘弧,从而能方便地拟合出撞击坑边缘,并获得撞击坑的直径与位置.用数学形态学进行撞击坑识别与提取的主要步骤是：首先对CCD影像计算灰度的梯度,得到梯度图像,然后进行二值化,再使用数学形态学分离出边缘,最后用圆形对撞击坑进行拟合并计算出撞击坑的位置和直径.本文分别对月海和月陆地区进行撞击坑识别实验,结果表明,我们设计的算法能够识别的最小撞击坑直径为10个像素.其中月海区域撞击坑识别准确可靠;而月陆区域岩性差异大、地形起伏,造成CCD图像背景变化较大,其识别效果相对差一些,有待进一步改善.