基于边缘和模板匹配的印鉴自动鉴别方法

利用计算机鉴别印鉴真伪具有广泛的应用前景．提出一种基于边缘和模板匹配的印鉴自动鉴别方法,该方法先将印鉴图象分成若干个子区域,然后提取反映真假印鉴本质特征的若干参数,用它们形成局部和全局特征,最后用ＢＰ神经网进行判决．实验结果表明,该鉴别方法具有较强的适应性和可靠性,已达到实用水平．     

基于边缘检测和最大互信息的医学图像配准算法

在临床上,使用多种成像技术并适当地将其加以融合,可为临床诊断和手术治疗提供更加全面准确的信息.而图像配准是融合技术中需要先期解决的问题,也是融合的关键部分.本文提出了一种基于DSP的医学图像配准问题的研究与实现的方案.该方案首先采用TI公司的高性能多媒体数字信号处理器DM642获取实时医学图像,再用配准算法验证其获取的实时医学图像配准的可行性.并采取了基于轮廓提取和最大互信息的方法进行图像配准,克服了互信息单一的利用图像灰度信息的局限性,将边缘检测与互信息相结合,较准确地完成图像配准任务.     

基于边缘方向直方图的印鉴鉴别方法

提出一种基于边缘方向直方图的印鉴鉴别方法.经过Canny边缘检测算子提取待检的纯印鉴图像的边缘像素点,计算边缘像素点的法向量方向角并量化为边缘方向直方图,采用循环移位最小值计算直方图的相关性进行印鉴图像匹配.实验结果证明,该算法具有旋转不变性和尺度不变性等优点,并具有一定的鉴别能力.     

基于边缘方向直方图的印鉴鉴别方法

提出一种基于边缘方向直方图的印鉴鉴别方法。经过Canny边缘检测算子提取待检的纯印鉴图像的边缘像素点,计算边缘像素点的法向量方向角并量化为边缘方向直方图,采用循环移位最小值计算直方图的相关性进行印鉴图像匹配。实验结果证明,该算法具有旋转不变性和尺度不变性等优点,并具有一定的鉴别能力。     

一种准自动多传感器图像配准方法

针对现有多传感器自动配准方法存在的应用局限性，提出了一种人机交互式粗—精结合的准自动配准方法．先选取少量控制点进行粗匹配，在此基础上利用整体图像信息进行精匹配．该方法将基于特征和基于区域的配准方法进行了有效结合，从而保证了配准的精度和效率，取得了令人满意的效果．此方法可以作为现有的自动配准方法的补充．     

基于边缘最大匹配的印鉴自动识别方法

提出了一种用于计算机自动识别印鉴的方法.该方法将经预处理的印鉴图像分成若干子区域,通过边缘最大匹配算法找出经过膨胀或腐蚀运算后所能得到的边缘最大程度的匹配,并以此为基础求得区域相似度和差异块个数,用它们描述印鉴图像的总体特征.然后用经过训练的第二类势函数对其进行模式分类.实验结果表明该方法具有很强的识别能力并能够满足实时性要求.     

一种结合边缘区域和互相关的图像配准方法

针对灰度差异较大的红外图像和可见光图像,提出了一种基于互相关系数和Canny边缘区域相结合的配准算法,以改进的互相关系数作为相似性度量函数,只提取图像的边缘及其附近的区域,剔除其他互相关性低的部分,采用粒子群优化算法搜索使得度量函数达到最值时的空间变换参数的值.实验结果表明,克服了红外和可见光图像相关性较差的缺点,能够避免由灰度差异带来的多源图像配准不精确的情况,可以实现红外和可见光的配准,并且能够保证误差在较小的范围之内.      

基于边缘检测的深度图与单视图配准算法

为解决由单视点图像和相关深度数据所创建的立体图像部分存在的重影问题,提出基于边缘检测的深度图与单视图配准算法.对单视图和深度图进行边缘检测得到各自的边界后,以单视图的边界为基准,配准深度图的边界及其邻域的深度数据.实验结果表明,该算法与已有的算法相比,匹配质量明显提高,使在立体图像中的重影现象得到了缓解.     

基于轮廓提取的医学图像配准方法

提出一种基于轮廓提取及循环迭代的估计医学图像间配准参数的方法，并构造了评价函数用于指导循环迭代过程．通过对实际医学图像进行实验，结果表明这种方法不仅适合单模态医学影像的配准，也非常适合多模态医学影像的配准．     

图像自动配准初始参数确定

为了实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出了图像特征线和图像特征圆的概念。以仿射变换作为图像配准变换模型,由Harris角点检测法确定图像特征点,由图像特征点求取图像特征线和图像特征圆,根据该特征线和特征圆洋细推导了图像自动配准初始参数的确定算法。根据以上算法实现了图像自动配准,证明了该算法的有效性。     

一种基于曲线匹配的印鉴图像自动检索方法

从汉字笔划横平竖直这一特点出发,提出了汉字图像中适合于印鉴图像检索的两种特征:汉字的外边缘轮廓和汉字的方向投影密度.进而用函数曲线对这两种特征进行量化描述,将对汉字的匹配归结为对函数曲线的匹配.最后通过实验验证了这两种特征的稳定性以及基于这两种特征的曲线匹配方法的有效性.     

基于边缘和像素类型标记的立体匹配算法

提出一种基于边缘图像特征和像素类型标记的立体匹配算法,利用边缘信息及视差在边缘和非边缘区域的分布特征,指导有效初始视差在扫描线方向的传递。并且根据标记值对部分不可靠的像素点进行反向赋值和边缘内中值滤波处理,达到视差精化目的。实验证明这种方法对于整体视差范围不太大的远距离图像,能够获得较为精确的稠密视差图。     

图像处理过程中的边缘检测和边缘配准

综述了在图像处理过程中的边缘检测和边缘匹配的算法并比较了各算法的性能,同时在牙齿三维模型建立的实验中实现了边缘检测,同时根据边缘检测出来的Z子线,以及轮廓线与模型进行配准.     

一种用于立体匹配的边缘检测方法

图像边缘是立体匹配中应用最广泛的特征基元之一，立体匹配对边缘检测的性能提出了更高的要求．该文针对立体匹配的要求提出了一种结合对称指数滤波与非线性Laplace算子的边缘检测方法，在获得良好边缘图像的同时，获取了边缘像素处的极性．该算法的提出为后续的立体匹配提供了基础．     

基于图像片段匹配的立体匹配算法

提出一种以图像片段为单位进行立体匹配的方法,与传统的以像素为单位的立体方法不同的是,本文使用图像的边缘信息将参考图像分成小的片段,同时在水平和垂直方向上以小的片段为单位进行立体匹配,然后进行视差图像的融合,提高了匹配的准确性.在片段内,本文将匹配代价分为高代价与低代价,以不同的计算方式统计两种代价值对整个片段的代价贡献,这种计算方式可以准确地匹配物体被部分遮挡时的情况;接下来对原参考图像进行低位数放大,对片段内的视差值根据低位数放大后的参考图像再次查找精确视差;最后,依据原始的参考图像,使用同色域均值滤波对获得的视差图进行填补与平滑操作.经实验证明,本方法具有算法运算复杂度低,速度快,匹配准确和物体的边缘视差清晰的特点,在Middlebury图像库的测试中获得了较好的实验结果.     

基于工艺匹配的微小型结构件边缘检测方法

为提高显微视觉检测的精度,指出微小型结构件的视觉检测过程中应当遵循工艺匹配原则,提出一种基于工艺匹配的边缘检测方法:对不同工艺工件的边缘过渡区进行提取,建立边缘过渡区的数学模型,从模型中确定边缘点精确位置. 对不同工艺样件的实验结果表明,该算法考虑了实际加工特性的影响,通过建立过渡区数学模型使边缘检测结果达到亚像素级,而且识别的边缘连续,能进一步满足精密测量的需要.     

基于NURBS曲面拟合的图像边缘检测方法

提出了一种利用NURBS曲面拟合进行图像边缘检测的新方法。与Haralick对称区域正交多项式曲面小片拟合方法不同 ,NURBS曲面拟合克服了Haralick方法对图像区域划分和灰度平稳的限制 ,且不再需要窗口区域对称。利用NURBS曲面拟合构造简单、算法灵活、易于控制的特性 ,提高了曲面小片构成的灵活性与边缘检测的精度及计算效率。本文给出了NURBS曲面拟合基本小面构成、拼接及求导方法 ,并以一个真实图像进行了实验验证 ,结果证明 ,该方法稳定可靠 ,精度较高     

多模型的油藏模拟自动历史拟合方法研究

传统油气藏数值模拟通常仅建立单个随机地质模型,采用人工历史拟合方式获得符合油藏动态的地质模型并用于方案预测。但由于地质资料相对稀少且地层非均质性的客观事实存在,历史拟合问题必然存在多解性,所获得的单个地质模型无法保证准确反映地下真实情况。本次研究中首先利用静态地质资料生产大量随机实现,使用PCA降维方法减少模型数据量,再利用聚类方法挑选出多个特征各异的实现作为初始模型,采用基于SPSA算法的自动历史拟合方法,获得多个符合油藏动态却又包含不同特征的历史拟合模型。结果表明,多模型能够更接近地下的真实情况,产生的预测结果不再是单一动态曲线,而是具有多种开发可能性的一系列曲线,这样使预测更为科学可靠。