基于Gabor小波和神经网络的图像目标识别

针对目前数字图像目标识别方法中存在识别精度和实时性的问题,提出一种结合Gabor小波和神经网络的图像目标识别方法.该方法首先对图像进行预处理,用Canny算子进行边缘提取,然后通过神经网络获取最优的双Gabor小波复合滤波器参数,再采用参数优化过的滤波器组提取目标的特征向量,最后进行目标的分类和识别.实验表明这种方法鲁棒性好、识别率高.具有较广泛的实际应用价值.     

基于多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法

为解决传统的直接利用图像全局或局部灰度特性的指纹图像二值化方法的不足,提出一种多通道Gabor滤波的指纹图像二值化方法。首先构造多通道Gabor滤波器组对规格化后的指纹图像提取不同方向纹线对应的主要频率成分。将获得的多通道的滤波响应图线性叠加形成单幅Gabor滤波叠加响应图。然后对其再次采用以上滤波器组滤波,分别求取各位置的最大Gabor响应构成最终的指纹滤波能量响应图。最后分块并求取块内阈值实现二值化。实验结果表明,该方法较基于灰度特性的方法鲁棒性更好,特别对存在粘连、噪声和断纹、孔洞等现象的指纹图像有较好的处理效果。     

基于Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索

针对医学图像检索问题,提出了一种结合Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索算法.首先,采用Gabor滤波器的方法对医学图像进行纹理特征提取,计算图像相似度;然后,利用相关反馈技术调整图像之间的相似度,改善图像检索过程中的人机交互性能.实验表明,通过相关反馈,该方法有效地提高了检索结果的查准率、查全率.     

基于图像纹理分析的海域磁异常分区

将图像纹理分析技术应用于海洋磁异常资料的分区,采用Gabor滤波器和灰度共生矩阵相结合的图像纹理分析方法,提取海洋磁异常的纹理特征信息,通过OKMS聚类算法实现不同纹理特征区域磁异常场的分区.模型试验结果表明,利用Gabor滤波器和灰度共生矩阵相结合的图像纹理分析方法可有效提取磁异常的纹理特征信息,对磁异常纹理特征信息的聚类分区取得较好效果.实际应用于加罗林海域磁异常的分区结果显示,加罗林海域可分为11个磁异常区块,分区结果与条带磁异常区和岩浆活动区对应较好,该方法为海洋磁异常的分区解释提供了参考依据.     

基于多方向角Gabor与RBF神经网络结合的目标识别算法

针对导弹末端制导过程中CCD摄像头抓捕目标的背景、光照及相对旋转角度变化和噪声等因素造成目标识别率降低问题,在结合多方向角Gabor滤波器和RBF神经网络的基础上,提出了一种基于特征匹配的目标识别算法。该算法采用Gabor滤波器对待匹配图像进行预处理,通过将多个不同方向角Gabor滤波器的结果进行叠加和归一化处理的方法,突出了目标轮廓特征,然后提取纹理图像的4类Haar-like特征,再利用训练完成的RBF网络模型进行识别。实验结果表明,算法在保证实时性的基础上提高了目标识别率。     

基于Gabor滤波器与支持向量机的景像匹配概率估计方法

提出了一种新的基于Gabor滤波器与支持向量机(SVM)结合的分类器(GSC)估计方法.该方法首先运用图像的Gabor小波特征并融合图像的适配性参数,然后结合SVM分类方法将图像内任意区域的匹配概率估计问题转化为待估区域内像素的分类问题,从定量的角度衡量导航基准地图中各个区域的匹配性能.用相关匹配方法对预测的区域验证表明,本方法不但计算速度快,而且预测精度较为准确.     

一种用于掌纹识别的Gabor滤波器方向选取方法

根据掌纹图像的频谱特征,提出了一种自动选取Gabor滤波器方向的方法.该方法将掌纹图像的Fourier谱映射到极坐标域,分析并计算Fourier谱在角度轴上的投影峰值,从而设置Gabor滤波器的方向.实验结果表明:该方法提高了掌纹图像的识别率,且算法实现简单.     

改进的Gabor滤波器带钢表面缺陷显著性检测

针对传统带钢表面缺陷检测方法在实际生产过程中检测精度低、实时性差的问题,提出一种基于复合差分进化的Gabor滤波器优化方法.首先,将采集到的图像进行预处理,获取高质量图像;然后,针对传统Gabor小波滤波器参数较多和算法实时性不高两大难题,提出了一种复合差分进化的Gabor滤波器优化方法,对参数和方向分别做了改进,较大提升了检测效率;最后,对显著性缺陷目标进行阈值分割,完成带钢表面缺陷检测.实验结果表明:该优化算法复杂度低、检测效率高,优化后的Gabor检测模型在速度上比传统Gabor检测模型快了约2.3倍,平均速度达到了91.8ms/帧.     

基于Gabor滤波器虚部的CT脑血管医学图像边缘特征提取方法

在图像处理方面,Gabor滤波器的实部被广泛应用于纹理图像的增强,对其虚部却没有单独的使用.为保证三维重建图像的质量和细节边缘信息的提取,对Sobel算子和Gabor滤波器的虚部组成特点进行了分析.基于CT脑血管医学图像的边缘特征提取中成功引入了Gabor滤波器虚部的滤波结果作为新的脑血管边缘图像特征,并对特定条件下的Gabor滤波算法进行了有效的改进,使运算的复杂度由O(n2)降至O(n).     

应用Gabor纹理特征的水管内壁图像分类

Gabor滤波器在图像分析和机器视觉方面得到广泛应用.将Gabor滤波用于识别地下水管内壁图像,对管壁损坏程度进行分类.针对Gabor函数之间的非正交性,优化参数,尽量减少滤波输出数据中的冗余信息,使用一组不同频率响应和角度特性的Gabor滤波器获取图像块纹理信息,并用主分量分析(principal components analysis, PCA)对得到的高维特征向量进行降维.对提取的纹理特征进行k-均值聚类,实验结果验证了该方法的有效性.
     

基于机器视觉的动态多目标识别

提出了一种基于机器视觉的实时动态多目标识别的方法.该方法首先根据前后帧之间像素的变化,分割出运动目标和样本图像,然后使用Gabor滤波器提取图像的特征,得到特征向量.最后使用Fisher判别准则分类识别,将得到的分类识别结果自动标注在输出图像中,并且将其连续输出,便能获得已经识别完成的输出视频.实验结果表明,在多个动态目标的情况下,综合运用Gabor特征与帧间差分法的动态目标识别方法能准确检测到动态目标区域,并能准确分类、识别和标注.     

增强LGBP融合广义平均神经网络的鲁棒人脸识别研究

针对人脸识别中由于人脸表情、姿态、尺度等变化而影响识别效果的问题,提出一种融合增强局部Gabor二值模式和广义平均神经网络方法。首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小波滤波,将生成的Gabor幅值模式分成多个子区域;然后,利用增强局部二值模式对每个子区域进行操作形成特征向量;最后,利用广义神经网络进行识别。在ORL、FERET及LFW上的实验利用错误接受率、错误拒绝率等错误率和时间复杂度评估方法的有效性。实验结果表明,相比其它几种较新的方法,取得了更好的识别效果。     

基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.     

基于Gabor变换的人眼开闭状态识别技术研究

为解决驾驶员疲劳检测问题, 提出了一种快速人眼开闭状态识别方法。该方法通过肤色模型识别人脸区域, 预处理后进行Gabor变换; 通过选取合适的尺度和方向提取出眼部明显的灰度特征, 对变换后的图像进行水平积分投影, 眼部有明显的尖峰, 进而通过峰平比识别人眼的开闭状态, 突破了传统积分投影方法只能进行人眼定位的局限。实验表明, 该算法具有较高的准确性, 并对光照变化有较好的鲁棒性。     

基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别

提出了一种基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别新方法.利用TMS320C5409设计了多DSP混合结构系统,根据并-串结构系统的特点,设计了Gabor小波神经网络算法.算法被分成不同的并-串结构进行运算,利用串行的DSP-1进行Gabor小波变换提取图像目标的特征向量,并输入到采用不同网络结构的并行多DSP进行BP网络运算,串行的DSP6对BP网络输出的后验概率进行加权平均,给出分类结果.对9种飞机目标进行了分类识别仿真实验.实验结果表明,该方法应用于多目标识别时,识别时间为2.8 ms,识别率达到98%.     

基于Gabor小波和局部二值模式的步态识别

利用步态对个人身份进行识别已经受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,Gabor小波能提取不同方向、不同尺度空间频率特征,因此,首先利用Gabor小波提取步态能量图不同方向、不同尺度的信息,得到其幅值谱图,再利用LBP来提取Gabor幅值谱图的局部信息,相对于LBP直接作用于步态能量图,能提取步态能量图更多方向、更多尺度的局部特征。最后,利用具有良好降维和辨识能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对提取的LBP特征进行维数约减和特征选择,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果。该算法在中科院自动化所的CASIA数据库上面进行试验取得了较高的正确识别率。还针对步态识别中的小样本问题提出了一种样本扩充方法,解决了步态识别中的小样本问题,并提高了算法的识别率。     

基于k-近邻分类匹配的虹膜识别技术与应用

利用虹膜图像中丰富的结构和纹理特征作为身份鉴别的依据,与其他生物特征识别相比,具有更高的可靠性.虹膜识别系统包括虹膜图像采集、虹膜图像预处理、特征提取、匹配与识别等部分.该文提出一种基于k-近邻分类器虹膜识别方法,该方法先对虹膜图像进行定位、归一化和增强等预处理,利用Gabor滤波实现虹膜纹理特征的提取,再用k-近邻分类器进行匹配,达到了识别的目的.实验结果表明,该方法是可行的.     

一种机器人导航中数字路标的分割和识别方法

基于路标的移动机器人视觉导航的基础上,提出了一种基于边缘点数量统计和FCM(Fuzzy C-means)聚类的路标图像分割方法。在对分割后图像进行维纳滤波,二值化等预处理的基础上,完成了数字路标的识别。通过实验证明,该算法能实时地完成数字路标的分割和识别,有效地应用于移动机器人的视觉导航。     

指纹图像增强算法研究

指纹图像增强在指纹图像预处理过程中有着非常重要的作用,直接影响指纹识别的识别率和识别速度。一般图像增强算法无法满足指纹识别系统的要求,为了提高指纹增强算法的综合性能,现提出一种优化的Gabor滤波方法以增强指纹图像并有效消除噪声,并对Gabor滤波器的参数进行量化。实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到增强,方便了后续指纹特征的提取,以提高指纹识别的算法效率和准确率。