基于数字结构的中长跑比赛自动计圈技术研究

为了识别号码布图像中的三个数字,基于数字结构特征建立了数字0～9的Fisher线性判别模型.基于图像处理从号码布图像中提取数字二值图像.用直线切割数字区域获取切割区域特征和切割线特征简单、稳定、不重复,可以代表数字的基本形状,对数字的区分度较好.Bayes判别分析结果表明:所建模型经内部验证对数字0～9的识别率达100%.基于数字的结构识别运动员号码是可行的,为研制中长跑自动计圈系统提供了方法.     

基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法

针对手势识别中人手是复杂变形体,手部特征描述容易受到环境因素影响的特点,提出了一种基于傅立叶描述子-BP神经网络的手势识别方法.首先根据YCbCr和Nrg肤色模型的互补性以及背景模型有效去除复杂背景中的类肤色的特点,利用多特征相融合的手势分割方法提取手势区域;然后结合傅立叶描述子具有较好的轮廓描述能力和BP神经网络较强的自学习能力,利用傅立叶描述子-BP神经网络方法对手势进行识别.实验结果表明此方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率.     

沉积环境判别与分类的Bayes判别分析法

基于Bayes判别分析法建立沉积环境判别与分类的Bayes判别分析模型.模型选用粒度的平均粒径、标准偏差、偏差以及峰值4个指标作为判别因子,并以训练样本建立Bayes判别函数,以该函数计算待判样品的Bayes判别函数值,以最大值对应的总体作为样品的归属,以刀切法对判别准则进行评价.研究表明,所建模型以刀切法计算的准确率...     

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.     

基于Bayes判别法的内燃机气门间隙故障诊断

以内燃机气门振动信号经过经验模态分解（EMD）方法得到的固有模态函数的关联维数作为判别因子,建立内燃机气门故障诊断Bayes判别分析模型.以内燃机气门故障诊断Bayes判别分析模型计算判别样品的Bayes判别函数值,以最大对应的总体作为样品所归属的总体.对判别准则进行了评价,检验该判别模型的优良性.研究表明：Bayes判别分析模型回判估计误判率很低,为内燃机气门间隙故障诊断识别提供了一种有效的定量化分析方法.     

融合目标轮廓和阴影轮廓的SAR图像目标识别

针对合成孔径雷达图像目标识别问题,在基于图像成像模型分析基础上,提出了一种融合SAR目标轮廓和阴影轮廓的目标识别算法.首先提出了一种基于去控制标记符的SAR图像分割算法,得到SAR图像目标轮廓和阴影轮廓,然后用这2种轮廓融合,用傅立叶描述子将二维数据转为一维数据,最后用基于串接准则的融合算法得到识别结果,进行SAR目标识别.基于MSTAR的实验结果验证了本算法的有效性.实验结果证明:目标轮廓和阴影轮廓的结合,除反映本身包含的局部空间结构信息外,还能反映SAR目标的高度信息,较单一轮廓特征,是一种更为稳健的特征.     

基于图像边缘轮廓的银行支票小写金额识别

银行支票的小写金额识别已有比较成熟的发展,针对模版匹配手写数字识别有太多的不确定性,BP网络手写数字识别训练复杂,参数不易设置等。本文提出了一种新的以手写数字0～9图像四个方向不同边缘轮廓为特征矢量,当前输入图像的特征矢量与标准特征矢量的最小欧几里德距离为判别公式,识别出支票上的小写金额,识别率98.5％。     

基于Bayes网络的航空图象理解模型

提出一种基于Bayes网络的图象理解模型,用于检测与描述城市航空图象中的停车场、空地、房屋等二维和三维目标.模型首先使用一种基于感知组织的算法生成焦点区域,然后使用Bayes网络建立焦点区域的图象特征与目标之间的(不确定性)联系,由Bayes网络推理机制完成对焦点区域的识别.对于屋顶区域,模型使用一种基于DEM(digitalelevationmap)方向直方图的匹配算法进行模板匹配,生成房屋的三维几何模型描述.模型中所有Bayes网络组成层次结构,可以方便地增加被识别目标的种类;图象特征与提取图象特性的算法之间由一种称为证据源的数据结构相连接,可以方便地扩充图象特征的提取算法.由此实现了模型的易扩展性.实验结果表明了本文模型的有效性.     

基于傅立叶描述子(FD)的数字图象的识别

文章介绍了对数字图象中待识别的目标用傅立叶描述子(FD)进行描述,并根据对FD的IDFT变换的形式,提出使用人工神经网络进行识别。     

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.     

基于变换域形状描述子的图像检索方法的比较与分析

为了更好地了解变换域方法在图像检索中的检索效果,比较分析了Zernike矩、GFD、PCET、RCFT和RFMT等现有的5种基于变换域的形状描述方法.分别在不变性、计算复杂性、噪声鲁棒性、有效特征数的选取方面对其进行了深入的分析和比较.选用MPEG7 CE Shape-1Part B中的1 400幅图像构成的图像库对这些方法进行检索和性能测试,并实际应用于由500幅病例图构成的图像库的医学图像检索.在研究噪声影响时,对各测试集图片加上不同程度的高斯噪声.通过比较分析及实验结果验证,Zernike矩和GFD方法的检索性能最好,有良好的抗噪性,因而适合于医学图像检索的实际应用.     

一种基于混沌全排列的图像置乱算法

基于混沌序列的随机性、对初始值敏感性及区间遍历性的特点,利用混沌序列构造了一种全排列生成算法,并将构造的全排列矩阵应用在图像置乱中.计算机模拟实验结果证明,该方法的置乱效果显著,置乱速度快,所需空间小,是一种良好的数字图像置乱方法.     

基于Hough变换和特征点的足球比赛越位判别技术研究

为了辅助裁判员肉眼判别足球比赛越位情况,根据赛前采集的颜色样本,基于数学形态学原理和Hough变换,从彩色图像中分别提取了红、兰方球员和禁区线;基于禁区线上的三叉点和端点坐标获取了端线斜率,由端线斜率将图像旋转至水平方向,并在最接近端线的红、兰方球员之间画出水平越位线.用机器视觉技术辅助裁判员进行足球越位判别是可行的.     

基于改进稀疏编码模型的图像分类算法

针对图像表示,提出了一种基于改进稀疏编码模型的图像分类算法.首先,提取表示图像视觉局部特征的SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 描述子;然后,利用稀疏编码方法生成基于SIFT描述子的视觉词汇库,将SIFT描述子编成稀疏向量;通过有效稀疏向量的区域融合和空间结合而获取整体的稀疏向量并用于图像表示;最后,采用随机森林多分类器对稀疏向量进行训练和测试.结果表明,与现有的算法相比,该算法的性能更佳,可以有效表示图像的特性并提高其分类的准确率.     

基于Zernike矩的水果形状分类

提出了一种基于Zernike矩的水果形状分类方法，首先运用标准矩对水果图像进行归一化，使得归一化后的图像具有平移和尺度不变性，然后从归一化后的图像中提取具有旋转不变性的Zernike矩特征，并运用主成分分析法确定分类需要的特征数目，最后将这些特征输入到支持向量机分类器中，完成水果形状的分类．通过与傅立叶描述子的分类性能比较，结果表明由于Zernike矩具有良好的正交性和旋转不变性，使分类性能明显有大幅提高。     

基于双目立体视觉的三维建模算法

根据双目立体视觉成像原理来完成特征点深度信息的恢复,提出了一种基于图像的三维建模方法。利用该方法标定出相机的全部内外参数;利用双目立体视觉成像原理,根据不同位置拍摄的2幅或多幅照片中的对应点的图像坐标,计算它们在空间中对应点的三维坐标,实现了由多幅图像来恢复物体的深度信息;最后,利用这些坐标在Rhino中实现了由离散的稀疏点云数据建立三维实体模型。     

红外图像中的行人检测

为了有效地检测红外图像中的行人,提出了一种基于神经网络的检测方法。采用三维中值滤波来提取背景图像,用图像差分法提取目标区域(regions of interest,ROIs),提出傅里叶描述子作为目标区域形状特征;设计了BP神经网络分类器并用来对ROIs进行识别。通过大量不同种类不同形状的样本对分类器进行验证,结果表明该分类器具有较高的识别率和较低的虚警率,能够快速有效地识别ROIs,具有良好的分类能力。     

基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法

为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明：本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。可见达到了准确、实时的工件定位目的。