手背静脉图像分割及细化算法研究

手背静脉识别技术通常基于静脉纹路的细节特征点对个人身份进行验证。为了准确地提取出手背静脉纹路中的细节特征点,提取手背静脉图像中的有效区域并对其进行归一化、增强和去噪处理．分别采用局部最大类间方差法（OSTU）、阈值图像法和NiBlack法对图像进行分割,分别采用Hilditch算法、快速细化算法、Zhang＆Suen算法和OPTA算法对分割后得到的二值图像进行细化以获取静脉纹路。实验结果表明,基于合理的参数,NiBlack法和Hilditch算法分别取得较好的分割与细化处理结果。     

手背静脉图像骨架特征提取的算法

手背静脉近红外图像识别是一种新的非接触式生物认证技术。对采集的手背静脉图像进行了增强处理。对二值化图像采用四邻域区域生长的方法，去除噪声斑块。对处理后的静脉图像采用了一种快速细化的细化算法。分析和解决了细化后特征点——交叉点的提取。针对细化后骨架中所引入的另一类噪声——毛刺和静脉图像细化后的特点，提出了一种毛刺修复算法。实验结果表明，经过该算法处理后得到的骨架图像，能够较好的反映静脉纹理特性。     

基于直方图均衡化的手背静脉图像对比度增强

手背静脉图像对比度往往较低,这将影响整个手背静脉识别系统的识别准确率。首先提取手背静脉图像中的有效区域,然后利用直方图均衡化 (HE) 及其各种改进算法对提取的手背静脉图像进行对比度增强处理。实验结果表明,子块部分重叠局部直方图均衡化算法（POSHE）不但能够增强图像的整体对比度,而且图像中细节与背景之间的对比度也得到了增强,同时该算法效率较高,适合于手背静脉图像的对比度增强处理。     

智能车辆导航中道路图像的处理

本文首先用循环迭代阈值分割的方法对道路标识线图像进行二值化处理,然后用数学形态学滤波的图像处理方法对二值化图像进行去噪处理.验证结果表明,本文所提算法原理简单,计算量小,有效提高了道路图像地识别速度,从而为后续的智能车辆导航参数的提取提供了有力保证,以及为实现智能车辆视觉导航的实时性、鲁棒性和抗噪声能力奠定了基础.     

基于形态学的非均匀光照图像二值化并行方法

在传统工业场合,尤其在大面积视野下的视觉拍摄经常会出现所得图像光照不均匀的问题,这给图像二值化分割以及对后续处理带来困难。非均匀光照图像处理通常采用局部阈值分割法,然而经典的局部阈值分割法通常会具备噪声大、处理时间长等弊端。针对这些弊端,提出利用数学形态学理论,采用改进的Sauvola算法对非均匀光照图像进行二值化研究并对其并行优化。通过对工业场合下采集的卡片图像进行实验验证,结果表明,所述方法不仅可以对噪声进行有效地抑制,得到较好的识别效果,而且图像处理时间也大大缩短。     

视觉导引智能车的自适应路径识别及控制研究

为了提高智能循迹小车路径识别的精度与行驶速度,提出了一种基于自适应闽值二值化的路径识别算法.首先采用OTSU算法计算出图像分割的最佳阈值,利用此闽值二值化灰度图像;然后提取二值化图像中赛道中心线,得到智能车在赛道中所处位置信息.其次利用线性回归方程对丢失赛道边缘图像拟合直线,根据图像特征完成路径识别.最后采用分段式PID算法实现方向控制,使用增量式PID进行速度调节.测试结果表明,此方法有效提高了不同路径的识别率以及对外界灯光环境的适应性.     

使用方向滤波技术的手指静脉纹路提取方法

为了准确高效地提取手指静脉纹路,提出一种新的基于方向滤波的手指静脉纹路提取方法。该方法结合静脉纹路特点设计手指静脉图像的方向图及方向滤波器,根据所得的方向图及方向滤波器对图像进行滤波增强,对增强后的图像提取手指静脉模式。与传统的二值化方法相比,在进行二值化操作前,先对图像进行方向滤波处理,使得该方法提取出的手指静脉纹路连通性与光滑性好、噪声与伪特征少,且其不仅对高质量图像能够准确有效地提取出静脉纹路,对低质量图像处理效果也比较理想。     

基于方向图的动态阀值指纹信息提取识别研究

研究了指纹身份信息识别优化问题。由于在进行指纹识别时,指纹图像容易被噪声干扰,针对传统的指纹识别算法由于噪声的干扰,影响了指纹特征提取准确度。为了有效的解决上述问题,提出了一种新的方向图动态阈值指纹身份特征提取识别算法。首先分析指纹图像中存在的各类噪声的拓扑结构,然后对指纹图像预滤波处理,采用新的方向图动态阈值图像滤波和指纹图像二值化处理,最后得到二值化细化处理后的指纹图像。仿真结果表明,改进算法是一种有效的滤除指纹细节伪特征点的方法,可以有效的提高指纹信息提取识别的准确度。     

一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法

针对整幅指纹图像进行判断和填补,消除可能存在的孔洞,采用指纹图像二值化是指纹识别的重要环节,通过直接识别指纹可以提高效果.传统指纹图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像,为了提高指纹图像二值化的效率和鲁棒性,提出一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法.将指纹图像分割为互不相交的若干个小窗口,在每个窗口中求得所辖像素的灰度平均值,经添加惩罚项后作为初步阈值进行二值化处理.利用MATLAB软件平台进行了仿真,将方法与传统指纹图像二值化方法进行了比较.实验证明,动态阈值加填补的二值化算法处理效率高、鲁棒性好.     

基于演化算法的图像二值化算法研究*

针对传统二值化方法的搜索时间长、图像保真度差等缺陷,利用演化算法具有搜索速度快、图像保真度高、全局寻优等特点,来解决图像二值化阈值难以选取的问题。以车牌图像的二值化为例,针对图像的复杂特征设计出图像演化染色体的编码、交叉、变异等演化操作算子,进而建立求解图像二值化阈值的适应值函数。数据实验表明,与传统的算法相比,利用演化算法求解车牌图像二值化阈值时,其搜索速度快、图像保真度高,能够更有效地进行图像识别和图像处理。     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

基于遗传神经网络的MADA

宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

一种关于蛋白质模体的自动识别算法

随着生物信息学的发展，模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念，讨论了模体识别算法(MEME)的基础，即EM(expectation maximization)算法，由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的，所以又由此引出了MEME算法，并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论，对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明，MEME是一个较好的模体识别算法，它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体，具有很大的灵活性。     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

基于仿生理论的几种优化算法综述

简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。     

基于空间复用的信号检测算法研究

为了在接收端恢复出发送端的原始数据,需要在接收端进行信号检测。对几种经典的传统信号检测算法进行了详细阐述和分析,并对各种算法进行了Matlab仿真和性能比较。由此得出,改进型的V-BLAST算法可以用于TD-LTE无线综合测试仪的开发。     

浅谈几种智能优化算法

该文首先介绍介绍了几种典型的群体智能算法,具体包括遗传算法、蚁群算法和粒子群算法,并对它们进行了详细的分析。     

智能优化算法的应用研究

优化问题广泛存在于各个领域,对该问题的求解问题从没停止过.自从优化问题提出以来,人们提出了各种各样的智能优化算法.文中简要介绍了遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法3种智能优化算法,并简述其优缺点及应用研究的使用情况.