一种改进的Hough圆检测算法

普通Hough圆检测计算量大，且实际图像易受光照和背景不均匀等条件的影响，针对这些情况提出了一种将待检测圆图像先作边缘检测后，再对边缘图像进行粗匹配和精匹配，以实现圆检测的方法．粗匹配使用改进的SSDA算法进行，精匹配利用圆的两条不平行弦的中垂线相交于圆心的几何性质，对经典Hough变换加以改进，提高了检测速度．     

灰度图像匹配的快速算法

分析了传统的模板匹配算法 ,提出了一种新的基于投影的快速模板匹配算法 .该算法对图像计算一维投影 ,并将投影数据差分转化为描述图像特征的字符串 ,在快速字符串匹配的基础上 ,进行归一化的相关计算 ,既保证了匹配效果 ,又提高了匹配速度 .实验结果表明 ,这是一种有效的新算法     

基于数字图像处理的浮选泡沫速度特征提取及分析

以浮选泡沫图像序列为对象,研究浮选泡沫图像序列速度特征提取方法,分析泡沫速度特征与浮选性能间的关系.提出一种抗尺度快速变化和具有旋转不变性的模板匹配算法,利用宏块跟踪技术对浮选泡沫图像序列的泡沫速度特征进行估计,得出像素级的泡沫运动速度参量.然后,采用二维拉格朗日曲面插值方法提取亚像素位移,得出精确的亚像素级位移参量.结果表明:在浮选过程中,减少浮选泡沫运动速度的紊乱程度能减小已粘附在泡沫上的矿物粒子的脱附率,进而提高浮选精矿品位,降低尾矿中有用矿物含量.     

基于投影特征和模板匹配的车牌汉字识别算法

车牌自动识别算法中,汉字识别是识别的难点,也是车牌识别技术推广应用的瓶颈.目前车牌汉字识别算法主要有特征分析算法和模板匹配算法,特征分析算法受图像质量的影响比较大,模板匹配算法在识别率方面达不到实际应用要求.本文提出了逐级识别算法:首先利用投影法进行匹配,把可识别的字符挑选出来或进行分类.然后,利用字体和区域面积的比例进行筛选,对选出的字符进行模板匹配.通过实验证实:算法不仅速度快、鲁棒性好,匹配精度也很高.     

基于序贯相似度的AGV图像配准算法

在视觉引导AGV技术中,符号识别是关键。为实现AGV对地面符号快速、准确的识别,当AGV视觉系统获得的地面符号图像时,首先利用统计特征区域的黑点数来筛选模板,然后采用基于模板匹配的图像配准算法对筛选后的模板进行匹配,完成识别。经过仿真实验证明,该算法的匹配率普遍达到90%以上,基本满足了AGV模板识别、定位的需要,并且计算量较小、计算时间较短。     

基于序贯相似度的AGV图像配准方法

在视觉引导AGV技术中,符号识别是关键。为实现AGV对地面符号快速、准确的识别,当AGV视觉系统获得的地面符号图像时,首先利用统计特征区域的黑点数来筛选模板,然后采用基于模板匹配的图像配准算法对筛选后的模板进行匹配,完成识别。经过仿真实验证明,该算法的匹配率普遍达到90%以上,基本满足了AGV模板识别、定位的需要,并且计算量较小、计算时间较短。     

玻璃瓶凸性字符的快速投影模板匹配

由传统的模板匹配,提出了快速投影模板匹配的算法。该算法将二维图像进行水平投影处理后使匹配转化为一维数轴上的运算,在失测的情况下,通过二维模板匹配来进一步识别,从而在不影响匹配精度的前提下提高了匹配效率。试验表明,这种算法可以满足生产实践中对识别精度和速度的要求。     

一种抗旋转、抗尺度变化的图像匹配算法

在研究圆投影、参数化模板、直方图不变距的基础上,提出了一种基于圆投影矢量和变换与参数化模板相结合的图像匹配算法.首先用计算量较小,并具有旋转不变性的圆投影矢量和变换的方法对输入图像进行投影,将图像投影到矢量空间当中,然后采用参数化模板的方法对图像进行可变尺度的匹配选出可能性较大的匹配点,最后利用图像的直方图的不变矩做进一步的匹配.解决了模板图像与待测图像之间存在旋转和尺度变化的问题,同时采用欧氏距离进行匹配,避免了传统方法中计算相关函数的巨大计算量.实验表明这种算法不仅提高了匹配的速度,而且在目标图像发生     

改进序贯相似性检测算法的遥感图像匹配

为了克服传统的遥感图像匹配算法低鲁棒性的缺陷,本文对传统序贯相似性检测算法进行改进.首先,定义噪声敏感度,自适应判定像素点是否为噪声,并对噪声点进行预处理;其次,计算每个像素点的梯度方向,与初始设定的梯度方向阀值对比,离散待取样像素,减少非匹配区域的计算量;最后,对经过预处理的图像进行图像匹配.实验结果表明,经过改进的算法具有较强的抗噪能力和较快的运算速度.     

基于ASIFT和圆投影特征的图像被动取证

文中针对图像篡改中最常见的复制粘贴篡改被动取证问题展开图像分析研究,提出了一种基于仿射尺度不变特征变换(ASIFT)和圆投影特征的算法,用于检测图像中是否存在复制粘贴篡改.实验结果表明:基于仿射尺度不变特征的算法对具有明显角点特征的篡改图像的取证效果较好,而基于改进圆投影特征的算法对不具备明显角点特征的篡改图像(如随机性纹理、平坦区域)的取证效果较好,因此联合使用基于这两种特征的算法对常见的复制粘贴型图像篡改进行被动取证能达到较好效果.     

基于提升小波变换与改进空间投影结合的图像匹配算法

针对标准投影算法在图像匹配中存在抗噪性差的缺点,文中提出了一种基于提升小波变换与改进空间投影结合的图像匹配算法.首先,通过提升小波变换得到多分辨率图像,对最低分辨率图像应用空间投影算法进行匹配,然后,将得到的粗匹配候选点集应用到高一级分辨率图像的匹配中,最后,应用归一化互相关匹配算法计算最终的精匹配点.仿真结果表明,相比其它的改进算法,该算法的匹配准确度和鲁棒性显著提高.     

基于模板匹配的运动目标快速检测与跟踪

在图像跟踪系统中，运动目标的快速检测与识别是至关重要的．通过分析视频序列图像的特点，并结合帧差法和多分辨率图像匹配的优点，提出了一种基于模板匹配的快速检测识别目标的方案．实验结果表明，该方法能快速有效地识别目标，基本上达到了实时跟踪的要求．     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

基于模板匹配的选票图像识别研究

为适应人们对选举自动化程度和结果的准确性要求的不断增高 ,在第一代计算机控制和管理的投票系统(CCMVS )的基础上研制了第二代选举系统 (CCMVS )。这是目前国内第一套基于图像处理和识别的网络化选举系统。该文研究了 CCMVS 中的图像识别技术。针对选票特点 ,提出了自适应的逻辑模板匹配算法。较之以前的物理模板匹配法 ,该算法不用提前制作选票模板 ,简化了识别过程 ,提高了识别的可靠性 ,降低了对机械精度的要求。实验结果表明 ,借助简单的特征量集合 ,可以准确迅速地完成选票信息码的实时识别。     

基于动态规划与图像分割的立体匹配算法

针对传统图割立体匹配算法耗时太长以及动态规划立体匹配算法匹配精度不高,且视差图带有条纹瑕疵的问题,提出了一种基于动态规划和图像分割的立体匹配算法.采用自适应多阈值图像分割算法对参考图像进行高效可靠的区域分割,提取边界,使用多种子点动态规划算法精细求取边界上点的视差,并以区域为单元用图割立体匹配算法求取区域内各点的视差,拟合得到图像对的视差图.通过对比,实验结果表明：此算法较传统图割法匹配速度有明显提高,且可以得到匹配精度较高的稠密视差.     

基于多模板匹配的外耳检测方法

外耳检测定位是人耳识别的一个重要环节,提出了一种基于多模板匹配的人耳检测算法。首先通过手动方法生成多个不同长宽比的耳朵模板,然后在侧脸图像中检测人耳的存在,并获得它们的位置、大小等信息。在模板匹配过程中应用改进的遗传算法作为图像匹配中的搜索策略,避免了遍历搜索的费时费力,又克服了随机搜索的盲目性和不稳定性。实验结果表明,该算法具有运算量小,定位精确等优点。     

A modified image matching algorithm based on robust Hausdorff distance

Hausdorff distance measure is one of the widely adopted feature-based image matching algo- rithms due to its simplicity and accuracy. However, it is considered that its robustness still needs to be improved. In this paper, various forms of original and improved Hausdorff distance （HD） and their limitations are studied. Focusing on robust Hausdorff distance （ RHD）, an improved RHD with an adaptive outlier point threshold selection method is proposed. Furthermore, another new form of the Hausdorff distance which possesses the merits of RHD and M-HD is prsented. Finally, a recur- sire algorithm is introduced to accelerate the image matching speed of Hausdorff algorithms. Exten- sive simulation and experiment results are presented to validate the feasibility of the proposed Haus- dorff distance algorithm.     

基于滤波反投影的二值图像边缘检测新方法

利用基于滤波反投影（FBP）的CT图像重建算法中出现的“杯状效应”,对重建得到的CT值中的最小负值设置阈值因子来调整图像的整体归一化结果,从而得到一种新的边缘检测方法;同时给出一种改进的距离准则,以便针对不同的图像选择最优的阈值因子使得边缘检测的效果达到最佳。