指纹图像的自适应方差分割法

指纹图像分割的目的是从图像背景中分离出有用的指纹区域。灰度方差法是一种简单快速的指纹图像分割算法,本文给出一种自适应阈值的灰度方差分割法。实验表明,本文方法选取的分割阈值能够较好的分离出指纹图像的前景和背景,是一种有效的指纹图像分割算法。     

基于Contourlet变换阈值的图像降噪

本文研究利用Contourlet变换阈值方法去除图像中的高斯噪声,先对图像进行Contourlet变换,然后对变换后的系数根据特点进行了划分,一类变换系数通常被舍弃;另一类通常采取保留或修正的策略,最后给出了软阈值函数和硬阈值函数,并对它们的降噪效果进行了比较。实验结果表明,与小波阈值降噪相比,Contourlet变换阈值方法能更有效地去除图像中的噪声,获得了更高的峰值信噪比。     

卫生陶瓷制品缺陷分析神经网络骨架系统

本文介绍神经网络概念及其感知算法原理,论述陶瓷制品缺陷类型、缺陷根源及其克服缺陷措施如何形成神经网络骨架系统。这些因果关系在神经网络骨架系统中是用权系联接来描述。文中还论述如何使用各个工厂制品的实际存在缺陷范例(样本),来训练神经网络骨架系统的知识库。     

CT图像局域阴影特征小波阈值提取方法

利用当前方法对CT图像局域阴影特征提取时未对CT图像进行预处理,存在峰值信噪比低、ROC曲线低和特征分离度低的问题.提出CT图像局域阴影特征小波阈值提取方法,该方法确定小波阈值后对CT图像进行去噪,同时利用线性、分段线性以及非线性三种灰度变换方式以此增强CT图像分辨率,以便更加清晰地分辨CT图像局域阴影,并利用二维Dau-bechies小波分解CT图像局域阴影,将其分成若干个小图像后利用概率密度分布求解特征值,最终结合所有图像的特征值实现CT图像局域阴影特征提取.实验结果表明,所提方法的峰值信噪比高、ROC曲线高和特征分离度高.     

基于聚类的超声射频图像阴影双线性补偿方法

待识别目标个体若处于图像阴影区域,其轮廓特征就会出现模糊或者失真丢失的情况.传统超声射频图像阴影补偿方法难以提高原图像的清晰度,且阴影补偿后的图像亮度偏低.为此提出基于聚类的超声射频图像阴影双线性补偿方法.采用固定阈值法将图像分成两组,计算两组图像方差的最大值,确定阈值.采用模糊聚类算法将所有辨识对象划分为某一类属性,获取新聚类中心和起初聚类中心之间的距离差,设置对应门限分割条件完成图像分割.利用加权估计位置插值点灰度值计算双线性插值,最后引入RGB色彩空间抑制蓝光分量,将其转换至HIS色彩空间内,完成图像色度、亮度以及饱和度的双线性补偿.实验证明,所提方法补偿后图像阴影区域比原始图像更加清晰,且非阴影区域图像的特征也具有理想的亮度,实验结果证明了所提方法的应用鲁棒性较强.     

基于三帧差分法和改进ViBe算法的前景检测方法

在运动目标检测众多算法中,ViBe算法是一种快速并且高效的运动目标检测算法,在视频监控领域得到广泛的应用.但是这种方法存在对鬼影的消除速度缓慢,容易形成拖影,而且容易发生漏检,易受到噪音的干扰.当物体运动状态变化缓慢时,原位移区域会留下残影等现象.论文针对以上问题提出了一种结合三帧差分算法的改进的ViBe算法,改进背景模型的初始化来对鬼影进行消除,并且加快鬼影的消除速度.采用自适应阈值来提高检测效果,针对背景中存在的噪声和空洞点采用形态学处理来对其进行消除.实验结果表明,改进的算法可以在很短的时间内就可以消除鬼影,并且在消除噪声和空洞等方面有很好的效果.     

基于梯度阈值和特征抑制的运动目标检测算法

提出了一种基于梯度阈值和特征抑制的光流运动目标检测算法.首先将LK光流法和HS光流法思想进行互补,在梯度值较大的点使用亮度约束,梯度值较小的点使用平滑约束;然后采用特征抑制方法,筛选能够确定运动目标位置的光流点;最后检测出完整的运动目标.实验结果表明,本文算法提高了运动目标检测的准确度,而且实时性较好.     

基于改进的算术平均算子的阈值分割算法

针对图像模糊集模型的构造问题,提出一种基于改进的算术平均算子的阈值分割算法。该算法先对指数型限制等价函数进行修正,然后选取5种代表性的隶属度函数,剔除最大和最小的隶属度值,采用算术平均算子对剩余的模糊隶属度值进行集结,将灰度图像转化为一个模糊集合,再以α-型模糊散度为目标函数寻找最佳阈值。仿真结果表明,该算法比其他算法准确率更高,分割效果更好。     

融合方向和灰度信息的指纹图像分割算法研究

利用点方向上的灰度差值法和点方向上的灰度方差法,改进了以八邻域模板法为基础的点方向信息计算算法,同时,融合灰度方差阈值分割算法和方向信息分割算法的优势,提出了一种改进的基于灰度方差阈值和方向信息分割指纹图像的合成算法,该算法避免了传统的、基于单一指纹纹理特性的指纹图像分割算法的局限性,对不同质量指纹的具有较高的适应性。通过与灰度方差阈值算法及方向场算法的分割结果进行比较,验证了所述合成算法的独特优势。