人脸识别中利用眼球进行人脸归一化

人脸识别中,人脸的归一化处理是至关重要的一个环节,以此为基础可使得人脸的整体分析和识别变得容易和准确。算法首先利用人脸的垂直积分投影曲线获得人脸的左右边界,然后利用水平积分投影曲线获得人眼所处的大致水平位置,进而裁剪出这个包含人眼的大致区域。在此基础上利用Canny算子求出眼睛区域的边缘图像,然后对边缘像素进行聚类,再利用Hough变换的改进方法求出左右眼球中心的精确位置,最后利用中心瞳孔的位置进行人脸的归一化处理。经实验验证,该方法速度快、精确度高,受表情、偏转和光照的影响小。经本方法校正后,后续的识别正确率得到了提高。     

基于AdaBoost算法的易拉罐检测方法

提出了基于Adaboost算法的易拉罐检测方法.易拉罐检测器的训练,是基于AdaBoost算法思想,分别使用Haar特征、LBP特征对易拉罐图像进行特征提取,并对两者训练检测器的过程差异及最终效果作出比较.实验证明,基于AdaBoost算法训练的易拉罐检测器,检测率高且速度快.     

高压尖端放电气相色谱检测器

本文主要介绍研制新型GC放电检测器的结构、电路和部分实验结果。     

SAR image despeckling based on edge detection and nonsubsampled second generation bandelets

To preserve the sharp features and details of the synthetic aperture radar (SAR) image effectively when despeckling, a despeckling algorithm with edge detection in nonsubsampled second generation bandelet transform (NSBT) domain is proposed. First, the Canny operator is utilized to detect and remove edges from the SAR image. Then the NSBT which has an optimal approximation to the edges of images and a hard thresholding rule are used to approximate the details while despeckling the edge-removed image. Finally, the removed edges are added to the reconstructed image. As the edges are detected and protected, and the NSBT is used, the proposed algorithm reaches the state-of-the-art effect which realizes both despeckling and preserving edges and details simultaneously. Experimental results show that both the subjective visual effect and the mainly objective performance indexes of the proposed algorithm outperform that of both Bayesian wavelet shrinkage with edge detection and Bayesian least square-Ganssian scale mixture (BLS-GSM).     

一种改进的彩色城市倾斜航空影像植被提取方法

KSW熵自动阈值法是面向对象的不需要先验知识的单阈值分割方法,但是面对背景复杂的彩色城市倾斜航空影像,其分割效果有待进一步提高。提出一种改进KSW熵自动阈值法对彩色城市倾斜航空影像植被进行提取,即结合改进的归一化植被指数以及几何特征来进行城市倾斜航空影像的分割。实验证明,该方法能够很好地提取植被,且普适性好。与传统KSW熵自动阈值法相比较,分割效果令人满意。     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法

提出了一种基于小波提升和形态学的图像边缘检测方法。对源图像进行小波分解,用数学形态学法对低频子图像进行边缘检测,用小波变换法对不同分解层上的高频子图像进行边缘检测,采用一定的融合规则将这两个边缘图像融合在一起得到一幅完好的边缘图像。这种边缘检测方法结合了小波提升法和数学形态学法的优点,对用这两种方法得到的边缘信息进行融合,有效地抑制了噪声,且边缘连续、清晰。实验结果表明,提出的这种结合方法优于单独使用数学形态学法或小波提升法。     

Canny特征在基于内容的图像检索中的应用

 在基于内容的图像检索中,枪支一类图像的检索有其自身难点.将Canny边缘检测算法应用于图像检索中,以待检图像的Canny特征作为检索特征,提出了一种结合矩阵相似度理论的基于内容的图像检索算法.并以手枪图像的检索为例,对算法进行了实验测试.实验结果表明,该图像检索算法具有较高的查准率、查全率和较低的误检率.     

非饱和信号控制交叉口动态延误测定方法

针对新兴的"检测数据驱动"方法进行延误测定过程中在输入假设、模型建立及算法容错性方面存在的典型问题,提出了基于两个检测截面交通参数的"总体抽样"动态延误测定方法.以每个信号周期为计算单元,研究了周期划分方法,车辆在"离去检测器"的首车到达时间、尾车驶离时间测定方法,"进入检测器"的进入时间上下限阈值确定方法以及相应的车辆引道延误计算方法.最后以上海市曹安公路-祁连山南路和武宁路-大渡河路两个交叉口直行车道组的引道延误动态测定为例,以人工实测的37个周期1 565辆车的引道延误数据为基础,验证了"总体抽样法"的精度.结果表明,在检测器精度为100%时,"总体抽样法"测算延误的绝对差为4.1s,95%的检测精度下绝对差仅减少0.1s.该方法对检测误差不敏感,可用于向信号控制系统提供准确、及时、可靠的延误指标.     

基于Canny算子和轮廓方向图的异形纤维轮廓增强算法

显微包埋采集纤维图像过程中,由于背景光照不均、景深和聚焦等造成纤维图像对比度较低、目标与背景区分不明显的问题.传统的Canny算子对于异形纤维的轮廓提取存在边缘不连续、虚假边缘等不足,尤其是对于粘连纤维无法确定其轮廓.针对这些不足,提出了一种利用轮廓跟踪算法剔除Canny算子产生的噪声边缘,并在方向图的基础上利用矩形方框确定真正的轮廓区域,然后对此区域内的像素进行模糊域非线性拉伸,从而得到增强后的异形纤维图像.对增强后的异形纤维图像进行Otsu二值化处理,其结果表明该算法能够得到准确完整的异形纤维轮廓.