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1.
基于共形几何代数与Radon变换的圆检测方法   总被引:1,自引:1,他引:2  
为解决图像中的目标检测问题,本文给出了一种基于共形几何代数与Radon变换的圆检测识别方法,从新的角度出发,讨论了运用共形几何代数概念来解决圆检测问题的可行性和简便性.该方法主要是通过共形几何代数理论,将欧氏空间中的圆用共形几何代数中的矢量表示,进而可以等效为平面,最后利用三维Radon变换,对空间中的平面进行检测,可以有效地检测识别图像中的圆形目标.实验结果表明该算法简洁明确,可以对图像中的多圆进行同时检测识别,对于算法的集成,提高效率有着很重要的意义.  相似文献
2.
一种抗旋转的彩色图像全息水印防伪方案   总被引:1,自引:1,他引:1  
基于一种用于彩色印刷防伪图像博奇编码的傅里叶计算全息数字水印方法,设计了一种抗旋转的全息水印防伪方案。通过模拟印刷—图像采集—旋转校正—提取水印的仿真实验,研究了采集过程中图像旋转一定角度后提取的水印质量问题。实验表明:该防伪方案对图像采集中的旋转攻击具有较好的鲁棒性,能满足彩色印刷的防伪要求,且旋转角度∈(-90°,0°)∪(0°,90°)时,提取的水印质量较好,能保证识别。另外,该防伪方案对图像采集中的裁剪、磨损、缩放、平移和翻转攻击,也有较好的鲁棒性。  相似文献
3.
基于脊波变换的扩频水印算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
胡裕峰  朱善安 《光电工程》2008,35(11):128-133
针对脊波变换域比小波变换域更适合表示图像线状边缘的奇异性的特征,本文设计出一种新的图像水印算法,即将图像分块脊波变换,在脊波变化域上的高频系数中加性地嵌入经零均值互不相关伪随机序列扩频调制后的水印。实验结果表明,本文算法不仅可以抵抗如压缩、加噪、滤波和剪切等各种常见攻击,还能抵抗图像灰度增强和减弱攻击,与小波域水印算法的比较也说明了本文算法的优势。  相似文献
4.
倾斜车牌图像的校正是车牌识别中的重要环节之一.根据Radon变换思想,对三种倾斜方式提出了相应的校正方法.用数学形态学的方法对车牌图像进行边缘检测;利用Radon变换检测车牌倾斜角度,对水平方向进行旋转无损校正,对垂直方向进行双线性插值错位偏移校正.实验结果表明该方法是快速有效的.  相似文献
5.
为了实现引导源目标定位算法在低信噪比声源信号条件下的准确定位,在推导了引导源目标定位算法原理基础上,根据算法仿真结果的特点,提出了利用领域平均法对算法进行降噪处理的方法。对几组不同信噪比的引导声源和目标声源,进行了算法仿真,比较分析了其降噪前后的引导源目标定位算法处理结果。计算机仿真结果表明领域平均法降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位效能。  相似文献
6.
提出了一种可用于印刷品防伪的数字水印算法。将二值条码作为水印,嵌入到原始图像的奇异值分解的S分量。结合人类视觉系统(HVS)的视觉掩蔽特性,根据图像的块均匀度决定水印嵌入的强度,使嵌入的水印强度能够自适应于原始图像。水印提取时,利用Radon变换对待检测图像进行校正,并且根据二值条码的特性对提取出的水印图像进行了修正。实验结果表明,算法对一些常见的图像处理和几何攻击具有良好的鲁棒性。  相似文献
7.
特征提取是低对比度掌纹识别的关键步骤。针对掌纹纹理特征明显的特点,本文提出了一种分块Radon变换的掌纹特征提取方法。该方法先对掌纹感兴趣区域进行一级小波分解去噪降维,接着对低频子图像进行分块以圈定局部主要纹理,最后把所有分块后的子图像进行70°~140°Radon变换,所获得的线积分组合在一起构成该图像的特征向量。运用UST掌纹图像库,对本文算法进行了测试。从识别率达到94%的实验结果看,此方法能够满足对采集图像无过多要求的认证系统的使用。  相似文献
8.
多普勒频移随时间快速变化这一信息在水听器探测空中高速目标时具有重要意义,提出了速变谱的概念,并提出应用Radon变换在信号的LOFAR图中捕捉速变谱信息;针对速变谱曲线可能是任意曲线而Radon变换只能对直线等已知参数方程的曲线进行提取的问题,提出分块Radon变换的方法。仿真与海试数据分析均表明,该方法可以在较低信噪比情况下检测到速变谱信息。  相似文献
9.
海天线检测是红外图像自动目标识别技术的一项重要内容.本文深入分析了海天背景红外图像的特点,提出了一种基于四项特征评分因子的海天线模糊识别算法.首先对梯度图进行Radon变换以提取候选海天线,然后联合候选海天线四种特征信息进行模糊综合评判,最后根据评判值大小给出海天线识别结果.算法对比和实测数据结果表明,该方法适用范围广,抗噪声和抗干扰能力强,识别率高,可以有效地检测出各种复杂海天背景下的海天线,为进一步应用(如目标识别)奠定了良好的基础.  相似文献
10.
车牌识别系统在高速路收费口与住宅小区车库管理中得到越来越多的应用,车牌定位是整个识别系统实现的前提.基于灰度图像的定位方法和基于彩色车牌图像的定位方法,实现效果均不大理想.在充分利用车牌先验信息的基础上,提出基于HSV色彩空间与数学形态学的车牌定位方法.先利用色彩信息对可能包含车牌目标的区域进行过滤,再利用数学形态学技术生成连通区域,判断并生成正确的车牌区域,最后,使用radon变换进行倾斜校正.  相似文献
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