视频图像中的实时车牌识别

车牌识别在智能交通系统中起着重要作用。本文提出一种对视频图像进行实时操作的车牌识别方法。利用边缘特征，使用快速的边缘点连接算法生成连通区域，进行车牌的检测定位，结合字符小波特征实现准确的识别。算法平均消耗时间在40ms以内，定位准确率达99．5％，完全识别率在91％以上。实际采集数据实验结果证明，本方法速度快、准确率高、实用性好。     

基于形态学的PCB缺陷快速检测技术

提出了一种基于数学形态学的PCB自动缺陷检测算法。 在对测试图像进行距离变换时,将参考图腐蚀后的边缘作为感兴趣区域使用,边缘上的每个点都具有线路边界的相应距离信息。对边缘上的距离图像进行直方图分析后得出合格线路的距离信息,以该距离为参照,可以快速地检测出各种缺陷。结合轮廓特征的对比,其能够进行准确的缺陷类型识别。实验证明,所提算法能够快速检测出PCB图像中的各种缺陷,并能进行准确的自动分类识别。     

基于平面提取的点云数据分割算法

针对点云数据处理过程中边缘不易定位准确的问题,提出一种抗噪性强的点云数据分割新算法。该算法以点云的区域分布特性为基础,通过对数据进行主成分分析(PCA),构建点云平面基元检测的新模型。定义多个平面相似度准则并结合多个阈值判断,进行平面的区域增长,实现点云数据的准确分割。实验结果表明,该方法能快速稳定地识别场景物体各个平面,得到较为准确的分割结果,且具有较强的抗噪性能。     

一种基于小波系数正则性的JPEG2000图像篡改检测算法

在数字信息时代,功能强大的图像编辑工具使得普通用户能够轻而易举地编辑、篡改图像数据,验证图像的真实性和完整性日趋重要.提出了一种基于小波系数正则性的JPEG2000图像拼贴篡改检测算法.由于图像拼贴操作通常会引入突显的强边缘,这些强边缘在小波域体现为低正则区.依据小波系数幅值随分解尺度而衰减的特性来估测图像各区域的正则性,通过检测图像是否存在低正则区来判断图像是否被篡改.实验结果表明,该算法能够准确检测出JPEG2000图像的拼贴篡改,并能够对篡改区域进行较为精确的定位.     

基于小波变换的卫星遥感地图中建筑物识别

建筑物作为城市的一个重要特征,对它的识别已经被广泛应用在城市仿真等许多领域.目前,传统方法通常采用基于建筑物边缘线性特征的识别算法,虽然该类方法具有简单高效的特点,但识别率较低.提出了一套基于小波变换的建筑物识别方法.首先,利用二进小波变换检测建筑物边缘,然后通过计算基于小波的仿射不变量识别建筑物,最后构建了建筑物轮廓模式数据库.实验结果表明所提方法能够准确有效地识别卫星遥感地图中的建筑物.     

双正交小波方法在面部特征抽取中的应用

人脸识别技术是生物鉴别技术的重要组成部分。脸部特征抽取是人脸识别技术的关键。首先对基于小波极大模的边缘检测算法进行改进 ,提出极大模区域边缘检测算法 ;然后提出一种人脸特征抽取算法。整个脸部特征抽取过程分为三部分 :1 )对图像进行二维小波分解 ;2 )背景分离 ,脸部目标定位 ;3 )脸部特征抽取。实验证明该算法可以准确地抽取人脸特征     

基于小波变换的自适应梯度边缘检测算法

针对传统的单一边缘检测算法抗噪能力差、边缘不连续等不足,本文提出采用两种算法相结合的方式来进行边缘检测。首先,对原始图像进行多层小波分解;然后,对小波分解后的图像低频部分用提出的8点邻域自适应梯度算法进行边缘检测,依靠边缘生长方法保证检测出的边缘的连续性,对高频部分用小波变换的局部模极大值算法检测图像的边缘;最后,将各层边缘信息按一定的融合规则融合起来得到最终的图像边缘。实验结果表明,该方法与传统的边缘检测算法相比具有定位精度高、去噪效果好等明显的优点,也能较准确地提取图像的边缘。     

基于方向导数和B样条小波的图像边缘检测

根据图像边缘及噪声的多尺度传播特性和小波边缘检测的基本原理,提出了一种基于方向导数和三次B样条小波的边缘检测算法。该算法兼顾图像边缘的方向特征和小波基对称、线性相位的特点,较好地解决了边缘提取精度与噪声抑制能力之间的矛盾。通过计算机仿真对该算法进行验证,结果表明该算法不仅能准确地检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,优于传统的边缘检测算法。     

基于小波变换的磁瓦表面缺陷检测方法研究

针对磁瓦表面缺陷人工检测时存在效率低、稳定性差的问题,提出一种将小波变换应用于磁瓦表面缺陷检测的视觉检测方法。实验中对随机样品磁瓦和模板正品磁瓦进行相同的处理,对比两者处理过程中采集到的参数来判别实验磁瓦是否存在缺陷。先通过小波去噪处理图像,利用灰度直方图阈值提取图像并二值化,计算对比阈值提取区域匹配相似度;再用Canny边缘检测算法提取出阈值提取区域轮廓边缘,经过形态学操作,计算对比最大轮廓长度,最大轮廓面积和凸凹平均面积;最后通过设定提取特征的合格区间来判别磁瓦是否存在缺陷。实验结果显示,该算法对倒角不合格、偏磨、掉块和起层等缺陷的识别效果较好,可将磁瓦表面存在的显著缺陷准确地检测出来。     

基于图像处理的储备粮仓袋装粮数量智能测算的研究*

针对袋装粮数量智能测算的要求,以实际场景视频图为分析对象,在对典型边缘检测算法实验结果分析的基础上,采用双阈值Canny边缘检测算子和形态学处理的方法提取粮袋特征轮廓——反光带的边界。提出基于众数理论和方差分析相结合的计数算法进行数量的二次判断,提高了计数算法的识别精度和测算效率。实验表明,该方法能准确地提取出粮袋的特征轮廓并进行计数,为粮食数量检测提供了一种有效方法。