基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别

基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别模型,提出一种从手写体汉字骨骼图像上提取分叉点的有效改进算法,保证笔划提取的可靠性,并直接从笔划结构上计算统计识别特征矢量;采用主向量空间的非对称参数分布模型计算距离测度．实验表明,基于笔划方向特征和非对称分布的统计识别模型具有优良的识别性能．     

基于点密度采样的建筑物点云立面分割方法

由于地面激光扫描仪扫描时常存在死角,导致点云缺失、密度不均匀等问题,使得建筑物立面难以完整分割,为点云后续三维重建带来了很大的困难。提出了一种基于点密度的指导采样方式,并对提取的模型进行再优化的分割算法,即GSMOSAC(global sample and model optimize sampling and consensus)算法。该算法改进了最小采样集的选取方式,并对采样模型进行优化处理,以提高所提取模型的可靠性。针对三种不同类型的激光雷达点云数据的实验结果表明,该算法的分割效果比传统的RANSAC算法和多结构(Multi-GS)算法都更好。     

基于ASIFT的医学图像配准算法

对ASIFT算法的原理进行了分析,针对医学图像配准鲁棒性强、准确性高和低耗时率的要求,设计出基于ASIFT的医学图像配准算法。该算法首先通过ASIFT算法提取图像特征点,接着用欧式距离筛选出匹配的特征点,最后实现参考图像与浮动图像之间的配准。该算法较好地解决了其他同类型算法中存在的提取的特征点数量少、特征点匹配的精确度不高、不能对扭曲变形的仿射图像配准等问题。实验结果表明,该算法不仅提高了配准的精确度和准确性,也提高了配准的稳定性和可靠性。     

基于改进型随机抽样一致法的图像配准算法

为了提高相似变换图像配准的速度和精度,提出了1种基于改进型随机抽样一致法的图像配准算法.在利用Harris角点检测提取待配准图像的特征点以及利用归一化互相关粗匹配后,采用改进的随机抽样一致法进行快速精准的变换模型估计.算法采用图像相似变换的简化配准模型,利用相似特征3角形进行快速模型预检验,并使用最大欧氏距离法提高计算数据的可靠性.实验结果表明,该算法在具有较高计算精度和鲁棒性的情况下,大幅减少了运算量,提高了变换模型的计算速度.     

基于FAST特征点提取的图像拼接算法

针对SIFT图像拼接算法在特征点提取阶段,采用基于差分高斯金字塔的方式导致的算法运行时间较长,且易造成特征点漏检、位置偏移的问题,提出一种基于FAST特征点提取的图像拼接算法。该算法首先对拼接图像进行基于FAST算法的特征点提取,取代原有SIFT算法中特征点提取方式,然后对提取特征点进行描述和向量匹配,利用欧氏距离和RANSAC算法实现配准,最后通过加权平均融合算法完成图像拼接。仿真实验表明,该算法加快了特征点的提取速度,提高了定位准确性,更有利于得到灰度整体和谐的拼接图像。     

基于粒子群优化算法的多模态医学图像刚性配准

提出了一种基于轮廓特征点及利用PSO(粒子群优化)求解多模态医学图像自动配准新方法．首先采用数学形态学中腐蚀和膨胀算法对图像进行预处理,用区域生长法提取图像的边缘;再用subtractive聚类算法提取出轮廓特征点,将两个特征点集的均方根极小值作为配准准则,然后用PSO算法求解空间变换参数．该算法适用于多模态医学图像配准,与其他算法相比,PSO算法具有操作方便、可靠性好、不易陷入局部极值等优点。     

海量点云数据轮廓特征线的快速生成算法

从海量点云数据中快速生成轮廓特征线,是实现基于特征的模型重建的关键.提出了一种基于切片的轮廓特征线快速生成算法.该算法首先对点云数据进行切片,将数字图像的方法应用到基于切片的特征点提取中,通过设置数字栅格平面的边长快速地提取特征点,并根据提出的双向索引连通法快速构造特征线,最终实现了点云数据的曲线模型.实例证明:本算法可以快速、准确地生成海量点云数据的轮廓特征线.     

特定条件下SIFT与SURF图像匹配算法的性能对比

选取具有光照亮度差异和视角差异的2组图像数据,分别采用尺度不变特征转换算法和加速稳健特征算法进行特征点提取及匹配实验。通过统计运行时间及正确匹配点数的对比分析得出:尺度不变特征转换算法运行速度较慢,但特征点提取数量更多,且在图像存在光照亮度差异时具有更好的匹配效果;加速稳健特征算法特征点提取数量较少,但运行速度更快,且对具有视角差异的图像进行特征点匹配时稳定性更好。     

基于SIFT特征点匹配的印刷品图像检测方法

提出了一种印刷品图像在线检测方法.首先,利用在图像特征点提取领域中运用最为广泛的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法提取图像稳定特征点,生成特征向量描述符;然后根据向量最近邻(NN)和次近邻(SCN)的距离之比,对匹配点进行初步筛选;最后运用M-estimators法估计特征点对间的几何约束模型,利用该模型进一步精选特征点,确定真正的匹配点对个数,将精选后得到的特征点数与初步筛选得到的特征点数的比值作为判断印刷品是否合格的标准.实验结果表明:该方法能够准确地提取出图像特征点,并通过精选特征点能够在很大程度上改善误匹配问题,从而快速有效地检测出错误的印刷品,得到了良好的检测效果.     

基于纹理图像与网格协同优化算法的三维模型压缩

该文提出一种基于纹理图像与网格协同优化算法的三维模型压缩简化方法,在不降低三维模型视觉显示效果前提下,压缩三维模型数据。首先,对原始模型进行重网格化,获得具有规则拓扑结构的多分辨率网格;其次,结合模型网格提取纹理特征点,依据特征点确定图像有效区域;最后,利用嵌入式零树小波算法对图像进行编码和解码操作,实现对三维模型的压缩简化及图像重建。实验证明,该方法提取的图像有效区域更快捷、压缩率高、细节丰富。     

特征点提取算法性能分析研究

在图像匹配中,使用特征点来描述图像,计算量小、匹配简单,而且特征点往往比较稳定,不易随光照条件和图像的平移、旋转和尺度等变化而变化。因此基于特征的图像配准方法是目前图像配准领域研究的热点。介绍了几种主流的特征点检测算法的原理,并对特征点检测算法性能进行了定量分析研究。从特征点检测速率、正确率、旋转不变性和抗噪性等方面进行了对比,研究了各种特征提取算法的优缺点。为根据不同图像质量选择合理的特征提取算法提供了良好的客观依据。     

基于格子波尔兹曼的机器人视觉特征点检测

针对Harris特征点检测算法中图像存在角点信息丢失的问题,提出基于格子波尔兹曼结合Harris算法的机器人视觉特征点检测方法。格子波尔兹曼具有并行操作的优点,可以保证机器人导航的实时性。通过格子波尔兹曼方法对图像进行预处理,然后使用Harris算法,实现特征点的有效检测。实验结果表明,该方法更加准确的选择特征点,减少特征点数目的同时,提升了特征点的质量,完成了特征相对不明显的点的检测。     

脱机手写汉字识别中笔段提取算法研究

基于目前细化和特征点提取的实现方法,提出了改进的分组细化方法和远端拐点法。改进的分组细化法能够在细化过程中,根据分组数标记字符图像中分叉点的类型,为后续的拐点提取做准备。给出了一种快速提取汉字拐点的方法远端拐点法。实验结果表明,该方法能够较好地提取笔段,特征点提取的正确率达到98.6％。     

A fingerprint feature extraction algorithm based on curvature of Bezier curve

Fingerprint feature extraction is a key step of fingerprint identification. A novel feature extraction algorithm is proposed in this paper, which describes fingerprint feature with the bending information of fingerprint ridges. Ridges in the specific region of fingerprint images are traced firstly in the algorithm, and then these ridges are fit with Bezier curve. Finally, the point that has the maximal curvature on Bezier curve is defined as a feature point. Experimental results demonstrate that this kind of feature points characterize the bending trend of fingerprint ridges effectively, and they are robust to noise, in addition, the extraction precision of this algorithm is also better than the conventional approaches.     

A fingerprint feature extraction algorithm based on curvature of Bezier curve

Fingerprint feature extraction is a key step of fingerprint identification. A novel feature extraction algorithm is proposed in this paper, which describes fingerprint feature with the bending information of fingerprint ridges. Ridges in the specific region of fingerprint images are traced firstly in the algorithm, and then these ridges are fit with Bezier curve. Finally, the point that has the maximal curvature on Bezier curve is defined as a feature point. Experimental results demonstrate that this kind of feature points characterize the bending trend of fingerprint ridges effectively, and they are robust to noise, in addition, the extraction precision of this algorithm is also better than the conventional approaches.     

基于关键点特征匹配的点云配准方法

针对ICP配准算法对点云的初始位置要求高、处理低重叠率的点云配准能力低的问题,提出了一种基于关键点特征匹配的点云配准方法. 设计一种多尺度加权法向投影均值差的关键点提取算法,结合SHOT描述子对关键点进行特征描述,融合几何一致性以及RANSAC算法去除匹配过程中的误匹配点对,优化关键点之间的对应关系,通过奇异值分解计算刚体变换矩阵,完成点云粗配准,使用ICP进行精确配准. 实验表明,本文提出的关键点提取算法能有效提取点云表面特征变化明显的点,使用SHOT特征对关键点进行描述,能够快速、精确地完成点云数据配准,并且对于较低重叠率的点云,也具有较好的配准效果.      

基于特征加权的汉字点笔画生成研究

针对汉字字形设计和开发的困难, 提出基于特征点抽象的汉字字形描述方法和汉字字形生成方法, 研究特征点、特征表达式、特征点的权值和权矢量等在汉字字形生成中的应用技术和方法, 并以点的生成为例, 设计汉字点笔画的生成算法, 并进行验证实验。实验结果证明该算法可靠并实用, 可切实提高汉字字形设计的效率, 为汉字其他笔画的生成提供一种解决方案。     

基于力场的点云树木骨架提取方法

树木骨架是树木仿真及建模的基础,笔者根据树木的拓扑原理,直接利用地面激光雷达扫描获得的单木点云数据,提出了一种基于物理学中力场概念的点云数据树木骨架提取方法:首先对点云树木模型运用空间层次剖分的方法进行分层,根据点云的邻域关系建立基于树木特征点的简化表示,然后根据计算点的测地距离对树木特征点进行连接,再运用力场将位于树木表面的骨架连线压缩至树木内部,最后根据骨架夹角阈值对骨架进行顺滑得到最终的树木骨架。研究显示,将该方法分别应用在含笑树和樱花树的骨架提取中效果较好,相比同类算法效率较高。     

基于改进随机抽样一致的点云分割算法

随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。     

软件滤波的示波血压测量算法及Android实现

提出软件滤波与示波法相结合的改进算法.利用三重软件滤波处理,针对传统示波法血压测量中脉搏振荡波提取和波形突变点选择的困难,从混合压力信号采样数据中有效提取出特征明显的脉搏振荡波,通过幅度系数法确定脉搏振荡波中突变点的幅值范围,利用波形判别法仅在该幅值范围内选取突变点,完成舒张压和收缩压的测量.在Matlab中进行仿真,并在Android移动平台上实现.Matlab仿真结果表明:该算法具有较强的可靠性和准确性.