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。     

综合肤色模型和多模板匹配增强Adaboost人耳检测

为克服传统的Adaboost算法出现的样本训练时间过长、过于依赖样本质量等问题,在训练不足及初始人耳定位不好的情况下,引入YCbCr肤色模型和多模板匹配技术策略对人耳进行精确定位。实验表明,改进后的人耳检测性能得到较大的提高,对动、静态人耳均能达到准确定位和检测的效果,算法的鲁棒性较好。     

基于并行特征匹配的车牌定位与识别算法

针对智能交通系统中车牌定位速度慢,信息识别准确度低的问题,提出了一种高性能的车牌定位及字符识别算法.进行车牌图像预处理,在彩色图像中搜索边缘密度快速突起的矩形域,在搜索后的矩形区域内采集相似走向的双边曲线,筛选出双边走向具有突出相似特征的区域,以此定位出包含字符的真实车牌区域,通过改进的神经网络模型进行多模板同位权值匹配,将待匹配模板逐层剔除,接着进行相似模板的异位权值匹配,准确识别出车牌图像里的字符信息.该算法抓住了车牌的矩形特征和字符具有的并行双边走向的重要特点,利用新型的同异位并行模板剔除方法,提高了车牌定位的速度和字符识别的准确度.     

基于改进位平面匹配法的运动估计

基于位平面匹配的运动估计算法占用资源少、运算高效,但其稳定性不佳,单个位平面匹配精度较低。本文利用钻石搜索模板的快速搜索特性与基于格雷码的位平面匹配中误匹配运动矢量的可矫正特性,提出了位平面混合快速匹配法。在钻石搜索模板中,先用基于格雷码的第4位平面进行大钻石搜索模板匹配,再用基于格雷码的第5位平面进行大钻石搜索模板匹配,最后用灰度图进行小钻石搜索模板匹配。结果表明:相比于多种位平面匹配算法,本算法具有最佳的匹配精度,且运算量仅略高于使用单个位平面匹配的算法,低于对比中的其他位平面匹配算法。     

芯片封装立针微孔加工视觉定位技术研究

针对立针加工中微孔加工位置定位问题,提出了一种基于模板匹配粗定位和基于边缘检测精定位的两步视觉定位方法。在粗定位阶段,提出了一种基于形状模板匹配和支持向量机的粗定位方法,首先建立了带掩膜的模板,在形状模板匹配的基础上,通过提前终止策略、图像金字塔,以及减少搜索面积的方法对匹配过程进行加速,在对匹配结果提取方向梯度直方图特征后,基于支持向量机进行分类从而防止误匹配。在精定位阶段,提出了一种具有角度约束的边缘检测算法定位外轮廓边缘,并采用二次函数拟合梯度极大值实现亚像素边缘定位,利用最小二乘法拟合轮廓边缘后定位微孔加工位置。在实验阶段,首先通过少量样本对支持向量机进行训练,准确率达到了99.76%,在此基础上本文粗定位方法交并比达到82.9%,而传统的模板匹配方法仅为36.5%;将立针以不同姿态放置在不同位置,在不同光照强度下加入高斯噪声后进行精定位实验,发现本文精定位方法的最大定位误差为2.20μm,而基于Canny边缘检测方法的最大定位误差为5.99μm,本文算法总耗时仅需328 ms。     

一种新型智能跳跃式模板匹配算法

提出了一种新型智能跳跃式模板匹配算法,它以图像的边缘点特征作为匹配的特征空间,以模板和搜索子图对应边缘点梯度幅值的累计差值作为相似性测度,以一种新型智能跳跃式搜索方法作为搜索策略.与传统的归一化相关测度法、序贯相似性检测法等穷举搜索的算法相比,可以大大地减少搜索位置,缩短搜索时间.实验表明,该算法在保证精度的前提下可以有效地提高图像匹配的速度.     

运动目标的快速检测与跟踪算法研究

传统的模板匹配算法精度虽高,但运算量大、效率较低。本文结合了帧差法以及多分辨率图像匹配的优点对模板匹配算法进行改进,并通过引入“预测”机制改变初始搜索点,减少了匹配区域,提高了运算速度,满足了实时处理要求。同时,采用了一种根据灰度特征进行模式匹配的跟踪算法,提高了模板匹配法对于目标运动姿态变化的自适应能力。仿真结果表明:上述算法在目标方向、平移、旋转以及图像背景、对比度、亮度发生改变时,均能较好的检测到目标。     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像,提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法.算法首先利用特征提取与边缘检测对图像进行预处理,并且将特征匹配与最小二乘算法相结合,从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配.实验表明,该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷,图像矫正效果良好,是一种有效的畸变图像矫正算法.     

利用分形维数实现亚像素图像匹配

图像匹配是图像分析领域中的一个很重要的研究内容.图像相关性的研究是提高图像匹配精度的关键,分形由于具有自相似这一重要特征在充分利用图像相关性方面独具潜力.本文提出了一种基于分形维数的亚像素图像匹配算法,该方法通过在被匹配图中遍历搜索模板子区和对子区进行次子区划分,采用最优盒计数法求取模板子区和搜索子区中次子区的分形维数,根据统计相关性原理找到相似性最大位置,然后利用分形插值法将匹配点定位到亚像素级,实现高精度的图像匹配.实验证明,该方法具有良好的匹配效果.     

基于角点匹配的几何形状定位

针对常见的几何形状匹配算法对目标遮挡较为敏感,提出了一种基于角点匹配的几何形状定位.该方法首先根据边缘曲率提取图像的角点,然后采用基于改进的投票策略的角点匹配算法对检测图与模板图进行匹配,最后通过Ransac算法去除错匹配.实验表明,该算法定位效果良好,有效地解决了目标部分遮挡问题.