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。     

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.     

采用圆投影和序贯相似检测的图像匹配技术

针对现有的高精度匹配方法复杂度较大,现有的圆投影匹配方法在实际应用中计算量高、速度慢的缺点,提出了一种新的图像匹配算法.该算法基于序贯相似检测原理,采用由粗到精的匹配策略,应用步长自适应的跳跃式搜索方法,在不影响匹配精度的前提下,跳跃了大量匹配点,减小了在非匹配点处的计算量.实验结果表明,与已有的基于不变矩的匹配算法、圆投影匹配算法相比,该算法具有较高的匹配精度,且匹配速度快.     

一种快速的柱面全景图生成算法

全景图是构造虚拟环境的基本要素之一,本文提出了一种快速的柱面全景图的绘制算法。首先对原始图像进行柱面投影。然后通过对图像重叠部分的对应特征区域进行匹配和拼接来实现图像的无缝拼接。实验表明该算法运算量较小,能有效、快速地生成柱面全景图。     

基于排序树的字符串集合快速匹配算法

字符串匹配是计算机科学研究的基础问题,主要研究在目标字符串中发现多特征字符串。其被广泛用于网络审计系统等其他实际工程中的应用中。目前,对于特征字符串集合匹配的问题的研究较少,在实际中也没有很理想的算法,因此在基于BM和AG算法研究的基础上,提出了一种基于排序树的快速匹配算法,通过与其它算法比较以及实验研究,表明本算法效率有了很大的提高。图6,参10。     

图像匹配最大互相关快速算法

图象匹配技术在众多领域中都有重要应用,最大互相关算法是图像匹配采用的主要方法,但这种算法计算量较大;现通过构造一个迭代算法,避免了在搜索过程中大量的重复运算,从而提高了匹配速度.     

一种面向快速图像匹配的扩展LSH算法

基于局部不变特征的图像匹配是三维场景重建的基础.本文使用SIFT特征,在LSH算法基础上,提出一种改进的高维数据搜索算法,较好地解决了图像的快速有效匹配问题.该算法提出一种改进的投影空间,使投影到新空间的高维数据特征的每一维比海明空间具有更高的局部敏感性,相比于经典的LSH、BBF、iDistance等高维搜索算法,本文算法可以获得更高的搜索精度和更快的搜索速度.     

提取数字图像相对灰度特征的Robust估计及其快速算法

以玻璃饮料瓶清洁度的在线自动检验问题为背景，研究了应用计算机图像处理与 模式识别方法实现这一自动检验过程中的图像特征提取问题．文中提出了根据图像的 相对灰度检测方迹图像的思路，给出了描述相对灰度特征的参数和提取该参数的统计 估值方法．针对实际饮料瓶一致性差．图像复杂的特点，提出一种ｒｏｂｕｓｔ估计方法 来解决特征提取的可靠性问题．同时为了满足在线处理的实时性要求，文中在给出两 个有关数字图像相对灰度信号及其方差函数的定理的基础上，给出了一种实现ｒｏｂｕｓｔ 估计的快速算法，从而解决了特征提取中的可靠性与实时性之间的矛盾．文中方法已 在一套计算机图像处理系统上实现．结果完全满足实际要求．     

一种基于灰度特征的快速识别定位算法

以动态连续图象的实时识别与定位为应用背景，提出了一种简单的快速识别定位算法，该算法以列扫描灰度特征差异为基础，可以快速地识别出目标，最后通过一系列的实验验证了该算法的快速性。     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

基于边界模板匹配算法的集装箱箱号识别

为了解决集装箱箱号识别精度差、速度慢的缺点,提出了一种新的识别方法.该方法从字符的边界信息中抽取出其特征向量并利用模板匹配法完成字符的初步识别.然后通过大量的实验确定易混淆的字符集,再利用这些字符的独有特征加以区分识别.实验结果表明此算法不但减少了运算量,而且提高了识别速度和精确度.     

基于模板匹配和光流法的图像配准方法

光流法是一种广泛应用的像素级非刚性图像配准方法。该方法对发生平移、旋转以及放缩变换的图像能够很好地配准,但是光流法在待配准图像比较大且初始位置远离目标位置时,配准速度及位置较差。文章提出了结合模板匹配和光流法的改进算法,首先通过模板匹配算法进行粗定位,再使用光流法进行精确定位。实验表明,该方法大大提高了原算法的配准能力。     

基于改进模板匹配算法的靶标图像检测

针对现代靶场所面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低的实际问题,提出了一种基于数字图像处理的靶标检测方法。该方法对传统的模板匹配方法进行了改进,能够在靶场测试仪器捕获的图像中,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现武器装备动态、静态性能测试。     

基于图像局部投影特征的目标匹配算法(英文)

鉴于传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差,将图像熵和投影特征的概念结合引入到图像匹配中,定义了图像局部投影熵,并由此提出一种新颖的、基于局部投影熵差的图像匹配方法.由于局部投影熵反映的是图像的局部统计特征,因此基于局部投影熵差的图像匹配方法具有较好的抗几何失真能力.图像熵结合了投影特征后,提高了抗噪能力和在强光照条件下的匹配能力.结合采用分块、序贯检测及分层搜索等技术,进一步减少了计算量,实验结果表明这是一种简单而行之有效的图像匹配方法.     

基于双三次插值算法的集成电路在线检测快速模板匹配

为了解决目前电路板缺陷检测视觉识别系统对多目标识别检测过程实时性差、识别效率低,甚至出现无法识别等问题,首先对集成电路板图像按一定比例进行双三次插值算法处理,并在该基础上创建模板图像,然后进行归一化积相关匹配快速地识别检测出目标的大概位置,最后以双三次插值算法缩放比例值还原目标在原图像中的位置,从而精确识别检测出的目标。实验结果表明:该算法能达到100%识别,运算时间比传统算法快2～11倍,可见该技术提高了检测效率,具有很好的实用性。     

基于十字模板匹配的靶场目标检测方法

针对现代靶场所面临的测量目标小、 距离远、 目标与背景对比度低以及匹配算法计算量大、 时间复杂度高等问题, 提出一种基于数字图像处理的靶标检测方法。该方法以十字特征直线代替模板进行粗匹配, 仅对搜索图中像素点数目较少的一段灰度区域进行匹配, 从而大大减小了计算量, 使匹配速度得到极大提高。通过CCD（Charge Coupled Device）相机采集的靶场目标序列图像进行仿真实验, 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 较传统的灰度相关算法具有较强的鲁棒性。     

一种基于特征提取和多模板匹配的心律失常检测算法

基于特征提取和多模板匹配的心律失常检测算法通过样本数据库创建模板库,对模板库进行特征提取以创建特征库,同时建立索引与模板库关联,然后使用特征库中的模板与待检测心电信号进行粗匹配运算,当粗匹配的相关系数大于预设阀值后,再利用索引加载相关模板进行细匹配运算。使用MIT-BIH数据库的数据验证基于特征提取和多模板匹配的心律失常检测算法的效果理想。     

基于细分小波与局部投影熵相结合的图像匹配算法

利用第二代小波-细分小波计算量小和其具有多分辨分析的特点,结合局部投影熵的优势,提出了一种基于细分小波与局部投影熵相结合的图像匹配算法．该算法首先利用立方B-样条细分小波对模板图像和实时图像进行多尺度分解;然后在粗尺度上利用局部投影熵进行匹配,确定细一层的候选匹配区域;重复这一过程,直到尺度为零时止,便得到最终匹配结果．通过仿真实验表明该算法可以有效地提高匹配速度,并具有一定抗噪能力和较高的匹配精度．     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。