基于Gabor滤波器的自适应指纹增强算法

指纹增强的目的在于改善指纹图像的质量,进而提高指纹识别系统的性能.提出了一种基于Gabor滤波器的指纹增强算法,算法采用梯度法计算纹线方向,利用指纹图像子块的频谱分布特征计算纹线频率,通过计算图像方向一致性来自适应地调节Gabor滤波窗口的大小,再采用具有可变角度带宽的低通滤波器进行滤波,有效地提高指纹的纹理清晰度,较好地避免奇异点区域的块效应.实验结果表明,算法具有良好的图像增强效果.     

Gabor滤波在指纹增强算法中的应用研究

在自动指纹识别过程中,指纹图像增强起着关键性的作用。根据指纹自身脊线的纹理特点加之Gabor滤波器在方向性和频率选择性方面的优良特性,对Gabor滤波在指纹增强算法中的应用做了研究,结果表明,能提高自动指纹识别的效率。     

一种基于互补滤波的动态指纹图像增强方法

本文使用了一种基于双滤波器的动态指纹图像增强算法。利用动态2维Gabor滤波器分离粘连脊线的能力很强,方向滤波器具有较强连接断裂脊线的能力,而且输出结构为二位图像的特点,使用Gabor滤波器与方向滤波器互补滤波。通过对图像进行第二次增强,从而达到较为理想的增强效果。大量实验结果显示,此算法对指纹图像的平移与旋转变化反应不明星．有利于细节点提取而且易于实现。     

基于结构的指纹特征抽取方法

为了弥补传统的提取细节特征点的方法在小面积指纹图像识别上的不足，针对指纹脊线纹理结构进行了详细研究，分析了Gabor滤波器应用在纹理上的原理，建立了用于指纹识别的Gabor滤波器的物理模型，在此基础上设计了基于Gabor滤波器获取指纹特征的算法.首先提出了一种快速和简便的自动定位指纹图像中心点方法，以中心点为参考点在其周围确定特征提取区，根据Gabor滤波器的性质对其进行8方向滤波提取特征.通过在标准指纹数据库上的对比实验，显示了该方法的有效性.     

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。     

基于Gabor滤波的指纹图像增强算法研究

指纹图像增强是指纹识别系统中关键技术之一,基于Gabor滤波的方法以其能同时在空间域和频率域的变换而被广泛应用,本文详细介绍了Gabor函数、Gabor滤波器的图像增强算法、方向图计算、纹线频率计算的步骤及方法,并根据本文设计的增强算法在计算机上编程实现,实验结果表明该算法能较好的去除指纹图像中的噪声,达到增强的效果。     

基于频率域滤波器的织物疵点检测

针对织物疵点检测,设计了一个频率域滤波器,它包括两个最优的圆形Gabor滤波器和一个与Gabor滤波器相切的中心掩模,基于该滤波器提出了一种频率域的疵点检测算法.应用提出的算法对织物疵点图像作疵点检测,实验结果表明,该算法能够有效地检测疵点.     

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).     

一种改进的基于方向场的指纹图像增强算法

本文分析了指纹图像方向场估计的方法,针对Gabor滤波器在指纹图像增强的应用中对于图像方向变化剧烈的中心区域和三角区域纹线结构保持性差的缺点,提出利用方向信息进行改进的增强算法,并在Matlab7.0环境下进行算法测试,结果表明本文算法相对于原算法能够获得良好的纹线结构保持性。     

一种基于区域的图像融合新方法

提出了一种基于多通道Gabor滤波器和FCM聚类的图像融合新方法.该方法先利用模糊C-均值聚类算法在多通道Gabor滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割;再对待融合图像进行多尺度小波分解;在此基础上利用Gabor滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度,应用区域相似度及信息量构造加权因子,从而得到融合图像的小波系数;最后,利用小波逆变换得到融合图像.评价融合算法的性能采用了均方根误差、峰值信噪比、熵、交叉熵、互信息5种准则.研究结果表明,该方法具有良好的融合特性.     

对称分析在物理学中的应用

本文用对称分析方法,分析计算了力学、电学、固体物理学、原子和分子光谱学中的转动惯量、极化率、选择定则等.结果表明,用此方法研究有关参量,其运算过程可大大简化.     

Eu3+掺杂萤石矿物的发光与其晶体结构关系

对萤石矿物进行掺杂灼烧，制备了一种新型矿物发光材料萤石：Eu^3 ，根据Eu^3 的荧光光谱与局域对称性的关系，结合空间群中等效点系的对称性分析，可以推断该体系中主要存在2类发光中心，其格位对称性分别为C4y和C3v。Eu^3 离子进入CaF2晶格，与Ca^2 离子不等价置换，由于电荷补偿，Eu^3 周围常常存在间隙F^-i的缺陷机制，间隙F^-i的存在，降低了局域对称性（由Oh降低为C4v或C3v），打破了宇称选择定则，促进了Eu^3 离子的发光。     

相关信道多天线系统中基于Hadamard变换的分解选择策略

对于多输入多输出系统，指出了选择天线将节省费用较高的RF链路，阐述了在相关信道多天线系统中天线选择技术．为降低传统天线选择系统复杂度，提出了分解选择策略：在选择前进行Hadamard变换，根据Hadamard变换的对称性，进而提出分解选择策略，Monte Carlo仿真分析，系统的容量变换很小，而复杂度大大降低．     

基于张量子空间的半脑对称度特征与癫痫识别

结合脑PET图像信息,提出了一种基于张量子空间的半脑对称度特征的识别方法用于识别PET图像中癫痫病灶.首先计算全部脑PET图像中所有体素的SUV,并基于SUV建立三阶张量;然后提取半脑对称度特征,建立半脑对称度张量模型;其次利用多线性主成分分析(MPCA)方法对半脑对称度张量模型进行特征选择;最后基于支持向量机(SVM)分类器进行癫痫识别.实验结果表明:提出的算法能够有效地识别脑PET图像中的癫痫病灶,可以作为计算机辅助诊断方式帮助医生进行癫痫疾病的诊断.     

基于支持向量机的网络流量异常检测

提出了一种基于支持向量机的网络流量异常检测方法.分析了支持向量机的基本原理,结合网络流量异常检测的特点,讨论了异常检测的特征选择问题;提出了网络流量对称性、TCP报文SYN和SYN/ACK对称性以及协议分布等具有鲁棒性的特征参数,描述了数据的预处理方法.测试结果表明,所选特征参数可有效地检测网络攻击导致的流量异常变化,说明基于支持向量机的检测方法具有较好的泛化能力.     

A—15结构空间群C—G系数计算

本文利用陈金全创立的本征函数法,计算了一些高温超导材料所属的A-15结构空间群在第一布里渊区内的C-G系数。并对计算方法进行了讨论。作为计算C-G系数的中间结果,又给出了波矢选择定则和C-G系列。     

抵押担保在贷款合约中的经济意义

银行和借鉴企业之间存在着信息不对称，这种信息不对称可能产生逆向选择问题，研究在对称信息下银企双方之间如何构造最优合同。指出在信息不对称的情况下，贷款银行根据信贷市场上借款企业的平均风险类型所制定的贷款价格如何产生逆向选择问题、研究了抵押担保在信贷合同的作用，指出担保有一定的信号显示作用，有利于贷款银行识别借款企业的风险类型，抵押可以减小贷款银行在违约情况下的损失并扩大借款企业的责任范围，在定量的基础上，指出可以设计贷款担保与贷款偿付负相关的贷款合约识别借款企业的风险类型，从而实现资金的最优配置和效用的极大化。     

SU(3)_g代规范群

本文讨论了粒子的代对称性,提出了选择代规范群的三个条件.详细讨论并计算了W~±和Z~0衰变实验结果和代规范作用的渐近自由条件对代规范群选取的限制.取到了满足三个条件的唯一选择:SU(3)■代规范群和相应的非平凡的代多重态分配.     

虚假广告行为的演化博弈分析

本文利用有限理性条件下演化博弈理论的方法,研究广告商的虚假广告行为的演化规律,建立了广告商之间的对称博弈模型和广告商与监管部门之间的非对称博弈模型,并对所建立的复制动态方程进行局部稳定性分析,得到了广告商与监管部门的决策行为选择演化的条件与路径,在此基础上提出了治理虚假广告的措施．     

传热过程中的某些优化控制问题

考察了工程热物理研究和设计过程中提出的一类传热过程的热流量优化控制问题，这归结为偏微分方程约束下的泛函变分问题。在区域具有一定对称性，同时传热系数具有分离变量结构的假定下，利用分离变量直接求解所给出的信息，分别导出了边值最佳选取和传热系数最佳选取问题的最优解。这对于一般情况下缺乏对称性的问题的研究也具有启发意义。