纸币清分图像识别算法研究

针对国产纸币清分机在图像识别技术上,存在挑残能力弱和分类一致性差的缺点,提出了3种基于图像识别技术的算法。通过对采集的图像数据,采用五线找点算法对纸币大小进行判定纸币的面额;根据加权灰度值提取纸币图像的特征区域判正反;采用网格划分法统计背景点与纸币图像点的数量关系判定纸币的残缺率。     

基于二值图像的指纹特征点快速提取算法

提出了一种基于二值图像的特征点快速提取算法.该方法仅通过对二值图像中的有效点进行一次顺序遍历,根据二值图像的局部特征可以准确地提取出指纹图像中的特征点,具有简单快速并且有效的特点.     

基于颜色与结构特征的车牌定位算法

针对车牌具有稳定的颜色特征和形状特征,提出基于颜色与结构特征的车牌定位算法.利用OTSU自动阈值化技术将灰度车牌图像转化为二值化图像,通过对每一个连通区域提取形状参数,粗划分出候选车牌区域,最后利用颜色特征确定车牌.实验表明,这种车牌定位方法具有一定的优越性.     

基于纹理图像与网格协同优化算法的三维模型压缩

该文提出一种基于纹理图像与网格协同优化算法的三维模型压缩简化方法,在不降低三维模型视觉显示效果前提下,压缩三维模型数据。首先,对原始模型进行重网格化,获得具有规则拓扑结构的多分辨率网格;其次,结合模型网格提取纹理特征点,依据特征点确定图像有效区域;最后,利用嵌入式零树小波算法对图像进行编码和解码操作,实现对三维模型的压缩简化及图像重建。实验证明,该方法提取的图像有效区域更快捷、压缩率高、细节丰富。     

基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.     

基于ORB的无人机图像快速拼接算法

为了更好满足无人机航拍图像拼接对实时性和稳定性的要求,提出一种四叉树局部熵自适应阈值的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法,首先对图像划分网格,通过计算每个网格内局部熵的最佳阈值提取FAST特征点,然后采用四叉树对提取的特征点进行最优筛选,最后采用KNN算法对特征点进行粗匹配,使...     

基于结构特征点的手势建模与高层特征提取

在单目环境下,为提高手势特征提取的精度,提出一种图像结构特征点的提取方法,使用提取出的结构特征点建立手势模型并优化求解得到高层特征.对图像的梯度图进行分析,通过给出图像平滑点、非平滑点的定义,提出冲突值的计算与结构特征点的提取方法,对图像的局部结构特征进行适当地描述;建立2D结构手模型替代3D手模型;基于提取出的结构特征点,将贪婪算法与局部随机抽样一致性匹配算法相结合,对手势模型参数进行优化求解,进行手掌、手指和指尖定位.实验结果表明:该算法对预处理结果具有一定的鲁棒性,对分割出的边缘不敏感,因此能有效减少传统曲率算法中对干扰点的误判.     

基于投票策略的特征点提取

特征点提取算法中存在伪角点和定位不准确的问题,导致特征点匹配率低,并且影响图像配准精度和速度.针对这一问题,提出基于投票策略的特征点提取算法.算法通过选举人投票选举出最强特征性点集,有效去除伪角点.点集中的特征点满足多重准则,特征性强度高.依据坐标选举,保证了特征点定位的准确性.在发生相似变换、亮度变化和加噪的情况下对大量图像进行了特征点提取和匹配实验,并与传统的特征点提取方法进行比较.实验结果表明,该算法提取的特征点具有更好的有效性,算法具有较强的适应性和抗噪性.     

基于FAST特征点提取的图像拼接算法

针对SIFT图像拼接算法在特征点提取阶段,采用基于差分高斯金字塔的方式导致的算法运行时间较长,且易造成特征点漏检、位置偏移的问题,提出一种基于FAST特征点提取的图像拼接算法。该算法首先对拼接图像进行基于FAST算法的特征点提取,取代原有SIFT算法中特征点提取方式,然后对提取特征点进行描述和向量匹配,利用欧氏距离和RANSAC算法实现配准,最后通过加权平均融合算法完成图像拼接。仿真实验表明,该算法加快了特征点的提取速度,提高了定位准确性,更有利于得到灰度整体和谐的拼接图像。     

面向图像的有效目标区域提取方法

针对图像标注、目标识别等实际应用中图像的前景目标定位不够准确的问题,提出了一种图像中的有效目标区域提取方法。该方法以提取图像的前景目标为目的,将目标区域提取问题转化为二分类问题,实现了对图像中有效目标区域的提取,主要包括4个步骤:利用选择性搜索算法生成图像中的候选目标区域;通过对像素值的差值化处理来进行图像区域的特征增强;基于深度学习实现对候选目标区域进行分类;区域选择与融合。在MSCOCO数据集上进行实验,结果表明,该方法在保证较高召回率的基础上,达到了比现有多种算法更加准确的目标区域定位结果。     

基于自动提取特征点的三维人脸表情识别

为实现完全自动的人脸表情识别,提出一种基于自动提取三维及二维特征点的三维人脸表情识别算法.该算法采用在三维点云、深度图像以及三维点云对应的二维特征图像上分别自动获得特定特征点,并将非点云上获得的特征点映射回三维点云以获得全部需用特征点的方法.基于这些自动获取的特征点得到三维欧氏距离组成25维特征向量以待分类.通过运用支持向量机作为分类器,取得了平均87.1%的6种基本表情的分类结果,其中惊讶、开心表情的分类结果分别达到了92.3%和91.7%.      

人脸图像年龄估计

为了解决人脸识别中识别率随年龄变化急剧下降的问题,提出了一种自动的年龄估计方法。通过年龄函数建立人脸特征和年龄之间的对应关系,人脸特征由形状特征和纹理特征组成。首先,通过改进的活动形状模型自动定位人脸形状特征点,再通过形状拉伸获得单纯的纹理图像,然后用主分量分析分别得到形状特征向量和纹理特征向量,合成作为人脸特征,最后,按照最优化的准则得到年龄函数,结合人脸变老方式的分类,自动估计年龄。实验结果表明,这种方法对年龄估计十分有效,平均200人的多年龄人脸数据库上的估计误差为1.1a。     

人脸图像年龄估计

为了解决人脸识别中识别率随年龄变化急剧下降的问题,提出一种自动的年龄估计方法。通过年龄函数建立人脸特征与年龄之间的对应关系,人脸特征由形状特征和纹理特征组成。首先,通过改进的活动形状模型自动定位人脸形状特征点,再通过形状拉伸获得单纯的纹理图像;然后用主分量分析分别得到形状特征向量和纹理特征向量,合成作为人脸特征;最后,按照最优化的准则得到年龄函数,结合人脸变老方式的分类,自动估计年龄。实验结果表明,这种方法对年龄估计十分有效,平均200人的多年龄人脸数据库上的估计误差为1.1 a。     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

有限元网格全自动自适应生成新方法

详细论述了基于推进波前技术提出的全自动自适应网格生成方法．对推进波前法中的基边选择和单元生成等技术关键作了深入的分析，并给出了合理的处理方案，同时也提出了一种快速可靠的单元搜索方法．通过使用当前网格上的计算结果提供的信息，网格被自适应地重新生成．给出的一些实例说明了所提出的自适应网格生成方法的性能．     

基于拓扑关系和几何特征的图像匹配方法

针对图像匹配问题中不能全面考虑图像全局特征与局部特征这一问题,利用SURF算法提取初始特征点,将特征点三角网格化,考虑特征点在三角网格中的拓扑关系,利用网格中每一条边形成的交比这一几何不变量,构建每一个顶点的特征向量,利用这些特征向量实现图像特征点间的匹配,几何特征和拓扑结构的结合可以有效克服传统方法的不足.实验结果表明,方法对于图像模糊、旋转及噪声都具有较好的效果.      

非负稀疏编码收缩法的自然图像消噪

非负稀疏编码（NNSC）算法仅依赖自然图像数据的统计特性,具有自适应性.利用NNSC算法可以成功地提取自然图像的特征基向量;作为对特征基的一个实际应用,提出了一种新颖的用非负稀疏编码收缩技术消除自然图像中的高斯加性噪声的方法.实验表明,提取的特征基向量在时域和频域上都有方向性和局部性,表现了输入自然图像的边缘特性;而且与独立分量分析（ICA）法相比,NNSC法提取的特征基有更清晰的边缘特征.目视效果和归一化信噪比证明了NNSC收缩法的消噪效果要优于稀疏编码（或ICA）收缩法、小波收缩法和Wiener滤波等方法.     

利用基于内容的网格模型进行图像恢复

将基于内容的自适应三角形网格模型这种图像表达方法应用于图像恢复.在图像恢复过程中,首先提取图像的特征图,并利用Floyd-S teinberg算法和Delaunay三角化算法产生网格,用来表达图像;然后利用正则化方法对网格节点的灰度值进行迭代,从而恢复该节点的灰度值;最后利用已恢复的网格节点对像素点进行Lagrange插值,从而得到恢复后的图像.该方法能对含有噪声的图像进行有效地恢复,试验证明较有约束最小二乘方法性能更好.     

空间板壳结构的有限元网格自动生成

本文对空间板壳结构的有限元网格自动生成进行了研究,讨论了结构整体网格的拼合及可展曲面的网格自动生成等问题,并提出了一个新的二维三角形网格自动生成算法,算法具有精确拟合边界、多连通域处理及局部网格加密等功能.     

波前法有限元网格生成中Schnhardt类多面体的剖分

基于推进波前法实现三维有限元网格自动生成中 ,在网格生成的最后阶段 ,不可避免地遇到Sch nhardt类型多面体 ,波前三角平面找不到相应顶点 ,从而导致有限元网格自动生成的失败 .本文通过移动剩余多面体某个顶点的方式 ,使Sch nhardt多面体的某一边成为凸边 ,并给出了问题的解决方法和具体的递推算法