一种复杂环境下的人眼定位算法

人眼位置是人脸识别技术中一项重要的局部信息.本文提出了一种改进的人眼定位算法,该算法首先采用Haar-like特征的Ada Boost算法检测出人脸区域,然后利用文中训练的人眼强分类器在检测出来的人脸区域中粗定位人眼位置区域,最后在该区域内利用人眼部分瞳孔区域边界的灰度值突变特征精确定位人眼.实验结果表明,该方法能够在复杂环境下准确定位人眼位置.     

基于图像分割的改进Census变换立体匹配算法

针对传统Census变换立体匹配算法精度低,提出基于图像分割的改进Census变换立体匹配算法.将Census变换窗口中心像素的灰度值用其邻域像素灰度值的中值代替,从而减少噪声对匹配精度的影响,增强算法的抗干扰能力.采用Mean Shift算法对图像进行分割,结合其Census变换结果,以Hamming距离作为匹配代价...     

一种新的自适应双边滤波算法

现有的双边滤波算法需要预先设置空间方差和灰度方差参数,滤波时参数固定且不能保证是最优的参数设置. 文中提出一种新的自适应双边滤波算法(adaptive bilateral filtering, ABF),通过目标尺度信息实现空间方差局部自适应取值,保留更多的图像边缘特征;采用图像分块技术估计噪声方差,根据噪声方差自适应地设置灰度方差,以保证滤除噪声的性能;通过强制增大空间方差滤除较强噪声点. ABF不必像传统双边滤波算法那样根据经验设置参数,而是根据图像局部特征自适应地设置空间参数,不仅提高了滤除噪声的能力,而且更好地保留了图像边缘特征. 仿真实验表明,无论是主观评价还是客观评价,所提出的方法均优于传统的双边滤波算法、各向异性扩散算法和改进的双边滤波算法.     

一种鲁棒的圆形标记点中心提取方法

圆形标记点中心识别是视觉测量的关键技术之一. 为满足工业现场精确标定和测量的需求,提出了一种鲁棒的标记点中心提取算法. 首先对图像进行预处理和Canny边缘提取;然后用增强的Snake方法对边缘进行全局最优搜索,并以具备积分性质的Zernike算子对图像边缘进行亚像素定位;最后采用鲁棒的椭圆拟合算法迭代定位椭圆中心. 仿真和实测表明,该算法在标记点破损或被污染情况下仍能给出精确的中心定位. 理想情况下定位误差小于0.02像素,在标记点破损或被污染情况下定位误差小于0.03像素.     

驾驶困倦预警系统中眼部状态识别的研究

为判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态,通过对人脸正面图像中的眼部状态的研究,提出了一种判断算法.首先基于灰度投影曲线和人脸几何特点提取驾驶员的眼部区域,然后利用事先提取的驾驶员睁眼时的瞳孔区域模板在该区域进行匹配,通过匹配初步判断出驾驶员是否属于疲劳驾驶.实验结果表明,该算法简单高效,在满足一定外部条件下,误判率较低.     

基于几何特征的哈夫就换图像分割研究

哈夫变换(Hough tranform)是由P.V Hough在1959年提出,最早用于高能物理云室图像中高能粒子轨迹的分析计算.哈夫变换是将图像空间中复杂边缘特征信息映射成参数空间中的聚类检测问题,具有优秀的鲁棒性和极佳的抑制噪声能力,在图像分析、计算机视觉领域已得到广泛的应用,已经成为模式识别的一种标准工具.然而,哈夫变换基于模型、依赖参数的一种变换,如果给定参考模型参数较多,就会造成巨大的计算量,使得具体的图像检测过程难以实现.因此,对于具体的目标模型应该具体分析.     

纹理图像分类的置信规则库推理方法

针对传统纹理图像分类算法识别率不高的问题,引入置信规则库推理方法而提出一种纹理图像分类策略.目前纹理图像分类研究常局限于纹理特征提取算法的改进,而忽视了另一个决定分类效果的关键,即分类器设计.该文采用置信规则库推理方法,在现有纹理特征提取算法基础上重新设计纹理图像分类器.根据角度径向变换和灰度共生矩阵算法提取图像纹理特征,采用主成分分析方法减少角度径向变换特征的维数,以避免产生置信规则库"组合爆炸"的问题.最后用置信规则库推理方法将纹理特征信息转换成类别置信度信息,得到最终的分类结果.实验中将置信规则库推理方法分别与相似性距离度量法和支持向量机法进行对比,结果表明所提出的方法在一定程度上提高了纹理图像分类准确率.     

基于FitzHugh-Nagumo反应扩散方程组的木材纹理图像处理

木材纹理具有树木生长的信息,是人类了解树木的直接途径.针对这种自然现象,提出了利用一类反应扩散方程组的数值解法实现对木材纹理灰度图像进行处理的算法,并分别给出了对木材缺陷图像进行算法处理后的图像实例.实验表明:Fitz Hugh-Nagumo离散模型算法在一定程度上了拉伸了图像对比度,使图像在视觉上得到增强;改进的附带扩散项的离散模型算法对图像的边缘检测结果在一定程度上要比先前的边缘检测算法更完整和清晰,并提高了木材缺陷检测的可靠性.     

基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法

脑核磁共振图像常常受到噪声的影响,且有灰度不均、边界模糊的特点,使得传统聚类算法无法获得理想的脑部肿瘤分割结果,为此提出一种基于边缘保持滤波和改进核模糊聚类的脑肿瘤图像分割方法.该方法首先采用改进的引导滤波算法对图像进行预处理,解决平滑图像时不能保留图像边缘的问题;然后将传统核模糊C-均值聚类算法(Kernel fuz...     

采用双树复小波和混合概率模型的光学相干层析图像去噪

为了去除光学相干层析图像中的斑点噪声,提出了基于双树复小波变换的混合概率模型ProbShrink算法. 针对原始光学相干层析图像中信号和噪声的分布特点,在微观层面引入了混合概率模型：将OCT图像取对数后进行双树复小波变换,对于层状边缘中与边缘点“方向一致”的小波系数,采用广义高斯模型描述;对于其他小波系数,则采用高斯模型进行描述. 而后采用改进的ProbShrink算法进行去噪. 实验结果表明,该算法在大幅提升信噪比的情况下保持边缘锐度的相对稳定,优于传统的基于小波变换的去噪方法.