基于模糊推理的多级图像增强算法

提出了一种基于模糊逻辑理论的多层次图像增强算法.该方法在保护图像主要纹理特征的基础上,分别对各模糊子集进行增强处理,从而将算法推广为多层次增强,提高了不同灰度级区域间的对比度.与经典方法的比较实验的结果显示,该增强算法能很好地提高图像的对比度,尤其对于医学图像,能显著改善图像质量,提高医生临床诊断的有效性.     

基于单目摄像机的运动员姿态计算

运动员姿态的计算是非常困难的并且有很多应用.在本文中,我们主要针对运动员身体倾角,提出了一种基于单目摄像机的几何计算方法.首先,利用针孔模型对场景进行3d重建.其次,利用运动员的臀部位于运动员脚部轨迹在相应的脚部点处的法平面的先验知识.计算运动员身体与运动场地的夹角.在本文的最后,给出了实验的结果.结果表明方法是比较实用的.能满足人体运动分析的基本要求.     

一种基于改进PCNN模型的图像分割方法

通过对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的改进,在模型的输入端加入目标区域的边缘数据,使最高灰度级不同的非连通神经元同期点火,实现了多目标区域同时分割。给出了影响同期点火激励范围的主要参数β的自动设定方法,并设计了基于图像最大熵准则的自动分割算法。用分割精度评价准则验证了所提出方法的有效性。实验证明,对于低噪声污染的图像,改进的PCNN模型在多目标识别中的正确接受率达到95%以上,明显优于经典的Fastlinking模型。     

基于主动判别函数的手写体识别

提出了一种新的基于主动判别函数的手写体识别方法.首先,提出了主子空间中基于统计特征的主动原型模板并给出了对应于待识模式的最优主动原型模板.然后,提出了主动判别函数,它是两个加权距离之和;其中一个是待识模式与主子空间的距离,另一个是待识模式与次子空间的距离.其次,作为主动判别函数的参数,主动原型模板的约束可应用最小分类错误准则进行优化,这一最优约束有助于提高主动判别函数的识别正确率.最后,在银行票据中使用的手写金融汉字样本库上进行实验.实验结果表明,主动判别函数在手写体识别方面是非常有前景的.     

基于遗传算法的手写体汉字识别系统优化方法的研究

为了改善手写体汉字识别系统的性能,提出了前端单字识别器（SCR）和后端语言解码器（post-processing system）有效结合的模型,并且利用遗传算法对系统参数进行优化。以联机手写体汉字识别系统作为SCR进行测试,首选准确率为69．46％,汉字识别的准确率达到87．59％,较优化前提高6．4％。实验结果表明,遗传算法（GA）是一种有效的优化系统参数的方法。     

基于自适应聚类的图像配准方法

针对现有的特征点匹配方法存在计算耗时的缺点,无法满足实时处理的要求.本文提出一种基于自适应聚类的图像配准算法.该算法根据视差约束条件,对候选匹配点对粗筛选,删除大部分错误匹配点,实现了快速的图像配准.实验结果表明,在保证算法正确性的同时,提高了整体算法的速度.     

窗口序列PCA投影降噪的二次前景分割方法

针对室外视频包含噪声、复杂气象条件等引起的视频退化问题,对噪声特点及前景目标运动性质的差异进行分析,提出一种二次前景分割方法.使用窗口序列PCA并结合高斯混合模型对室外视频降噪后进行背景建模,初次分割前景目标;通过分析目标重叠区域概率描述不同前景目标的运动性质,并结合初次分割结果对视频进行二次分割,提取感兴趣目标;对雨、雪等非感兴趣目标进行背景修饰,提高视频数据质量.实验结果表明,该方法能够有效地抑制室外视频噪声,去除雨、雪影响,改善视觉效果.     

采用改进HSI模型的车牌区域检测和定位方法

为研制高性能实时车牌照识别系统,提出一种基于改进HSI模型的车辆牌照检测技术,依据转换后的车牌图像纹理特征设计了基于人工神经网络和投影算法的车牌区域检测和定位算法.结果表明,静态图片实验定位准确率98%,车牌检测率91%,得到了很好的车牌定位效果,静态图像处理速度为0.032s/幅,证明提出的定位方法可满足实时系统对识别速度的要求.     

一种基于边缘特征的纸币污损检测方法

污损检测是纸币清分中的一个重要环节 .针对纸币上常见的笔迹及撕裂污损,提出了一种基于图像边缘特征的检测方法 .首先将待检测图像与参考图像进行图像配准,然后采用Kirsch算子提取两图像的边缘信息,并提出了一种符合人的主观感受的边缘强度差的计算方法,在此基础上提取的污损特征,对于图像中新增加的边缘信息十分敏感,而对各像素的灰度值、边缘强度值的相对变化则具有很强的抗干扰性 .将纸币划分为若干个相互重叠的子区域,通过对子区域内污损特征统计,来判定该子区域内是否存在污损 .实验证明,该方法识别率高且稳定、可靠,满足实际要求 .该方法已应用到实际的纸币清分系统中 .     

Two Types of Features and Their Extractions in Handwritten Chinese Character Recognition

ＴｗｏＴｙｐｅｓｏｆＦｅａｔｕｒｅｓａｎｄＴｈｅｉｒＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｉｎＨａｎｄｗｒｉｔｅｎＣｈｉｎｅｓｅＣｈａｒａｃｔｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳＨＩＤａｍｉｎｇ（石大明）ＴＡＮＧＸｉａｎｇｌｏｎｇ（唐降龙）ＬＩＵＪｉａｆｅｎｇ（刘家锋）ＳＨ...