基于梯度分割和特征匹配的印章识别算法研究

印章识别的多目标同时识别特点要求目标识别过程要保证精度不能遗漏目标.而印章作为目标其纹理固定的特点则可以作为不同印章相互区别的依据.同时,考虑到序列图像识别的实时性需求,提出了一种基于梯度分割和特征匹配的二级判别印章识别算法.首先通过图像直方图均衡化拉伸印章灰度与背景灰度差值,再利用灰度梯度边缘骤变原理粗捡出印章边缘,最后通过模板匹配精检出印章边缘,完成识剐.实验结果表明,该方法鲁棒性好,速度快,准确高,在允许范围内满足实用要求.     

Histogram-Based Estimation of Distribution Algorithm: A Competent Method for Continuous Optimization

Designing efficient estimation of distribution algorithms for optimizing complex continuous problems is still a challenging task. This paper utilizes histogram probabilistic model to describe the distribution of population and to generate promising solutions. The advantage of histogram model, its intrinsic multimodality, makes it proper to describe the solution distribution of complex and multimodal continuous problems. To make histogram model more efficiently explore and exploit the search space, several strategies are brought into the algorithms： the surrounding effect reduces the population size in estimating the model with a certain number of the bins and the shrinking strategy guarantees the accuracy of optimal solutions. Furthermore, this paper shows that histogram-based EDA （Estimation of distribution algorithm） can give comparable or even much better performance than those predominant EDAs based on Gaussian models.     

一种基于高频强调滤波和直方图均衡化的图像增强方法

直方图均衡化能够调节图像的动态灰度范围,是一种经典有效的图像增强方法,但它建立在合并相似像素灰度的基础之上,模糊了图像的细节。高频强调滤波将变换后的低频和高频分量都得到了增强,但是低频分量的增强要弱一些,这样会使得图像边缘更加清晰。实验表明,经该方法增强后的图像,其主观视觉效果明显改善。     

基于直方图特性的LSB匹配隐写分析研究

为了提高对高精度原始图像LSB匹配数字隐写的检测能力,提出了基于直方图特性的LSB匹配隐写分析方法.根据高精度原始图像在LSB匹配数字隐写过程前后灰度直方图、差分直方图以及小波分解后的子带系数直方图的特性差异,提取了23维的特征向量,并使用支持向量机对其进行训练,建立区分载体图像与载密图像的分类器达到检测秘密信息的目的.实验结果表明,该方法在性能上要优于文献[5]的局部极值法.     

基于人脸检测与SIFT的播音员镜头检测

播音员镜头的检测是新闻视频结构化的关键步骤之一.提出了一种基于人脸检测与SIFT特征点匹配的播音员镜头自动检测算法.该方法首先利用人脸检测器过滤出具有人脸的候选镜头,然后利用颜色直方图判断镜头是否可能相似,再利用SIFT特征点匹配从候选镜头关键帧中找出相关的镜头组,最后利用各镜头组的信息判断出哪些是播音员镜头.对比传统的方法,该方法除了训练一个通用的人脸检测器外,不需要模板,也不需要针对某类新闻节目训练特别的分类器,可以直接利用算法对新类型的新闻节目提取播音员镜头.实验结果表明,该算法能够广泛地适应于各种不同种类的新闻节目、不同视觉质量的视频,可以有效地应用于新闻视频分析.     

基于模糊理论的2维隶属划分Renyi熵分割算法

基于信息论中最大熵原理,提出了一种2维直方图模糊划分Renyi熵分割算法。首先介绍了模糊划分的原理,由于Renyi熵是Shannon熵的广义形式,因此用模糊概率和条件概率来定义模糊划分Renyi熵。然后在向量空间内搜索最优参数组合,利用隶属函数实现图像分割。选用3幅不同类型的图像进行MATLAB仿真实验,结果表明该方法对噪声及杂散点等干扰的抑制性能较理想,且显著优于对比方法所得结果。     

基于直方图分割的彩色图像增强算法

针对直方图均衡化直接对彩色图像处理会导致图像色彩失真的情况,在对传统的直方图均衡化方法进行改进的基础上,提出了一种新的带色彩恢复的均衡化算法。该算法对于彩色图像R,G,B各个分量子图的灰度直方图,首先根据其灰度中值和分割直方图等面积原则进行两次分割,同时对分割后的各子灰度直方图分别进行均衡化处理;然后通过计算R,G,B各分量子图的灰度级总数占原彩色图像灰度级总数的比例,将均衡化处理后的R,G,B各分量子图进行合并。实验表明,该算法对彩色图像处理具有较好的增强处理效果。     

连续型2维图形矩阵码格式设计及掩模方案

2维条码目前已广泛应用于各个领域,2维条码的编码过程中有一个重要步骤称为掩模调制,其目的是为了限制生成图像各区域的平均灰度,以提高码字的易印制、易识别能力。但现有的掩模方法大多基于感性,掩模模式有限并缺乏规范的方法支持及客观的评估手段,难以在各种应用条件下取得最佳效果。本文的研究目的是对能够对2维条码的掩模进行一种客观的数学上的评估。本文结合作者自行提出的一种可承载不确定容量信息的连续型2维条码,从统计分布模型角度对掩模技术进行研究,通过一种归于正态分布的数学评估模型,最终引导出一种比传统方法更为客观、规范、可最优化的掩模方法,该技术还可以应用于QR码等2维编码规则中。     

基于方向直方图的手语识别方法研究

传统的手语识别方法基本都是利用离散的各帧静态图像进行识别,存在一定局限性,根据普通摄像头获得的视频图像,并采用方向直方图来获得单帧的静态特征矢量和各帧图像间的动态特征矢量.实现手语的识别.首先针对头两帧图像,通过手部边缘轮廓提取算法找到手的区域,然后从中提取出能表现手部形状的静态特征矢量.同时,对连续帧的图像做动作评估,获得手部移动的动态特征欠量.最后,将手部形状的静态特征与动态特征结合,采用使用欧氏距离作为矢量问匹配程度的度量算法以实现手语识别.实验对5个人的5种手语分别进行测试,均能正确识别,结果验证了该方法的有效性.     

自动选取特征的行人跟踪

根据非刚性物体运动的特点,提出一种利用支持向量机有效对多目标进行分离并能自动选择目标最明显特性区域的覆盖比算法,克服了以往对选取区域事先进行设定的情形。采用目前常用的加权颜色直方图作为备选粒子,进行行人跟踪。由于建立了合理目标颜色模型,减少了对粒子数量的需求,降低了计算复杂度,有利于实现实时跟踪。利用Bhattacharyya距离描述粒子与目标颜色模型的相似性,作为粒子更新权值的依据。试验结果证明了自动选取被跟踪目标的特征与事先设定备选区域有等价效果。