融合复小波特征和局部二值模式的纹理聚类

为了解决图像检索中聚类问题,对图像作双树旋转复小波变换,再对变换后的系数通过广义高斯模型建模后,计算Kullback-Leibler距离;对图像采用局部二值模式,计算图像之间的对数似然距离.将这2种距离采用事先计算得到的加权因子进行融合得到新的距离.在此距离的基础上构建邻接矩阵,对邻接矩阵采用谱聚类的方法进行聚类运算.实验证明,由于双树旋转复小波变换和局部二值模式之间存在互补性,在聚类过程中将2种特征距离结合起来,能够有效地提高聚类的正确性.     

基于保局映射的图像纹理聚类

为了解决图像检索中的聚类问题,提出一种改进的图像纹理聚类算法.在纹理特征提取阶段,采用双树复小波对图像进行分解,然后对每个高频段提取直方图签名作为纹理特征;在聚类阶段,根据数据分布的密度来动态地计算数据点的邻接矩阵,再采用保局映射进行降维,对降维后的数据进行k-means聚类.通过采用直方图签名的方式能有效地表示图像纹理在各个方向上特征信息,同时根据数据密度构建的邻接矩阵,能够和保局映射一起更有效地发掘数据之间的局部相关性.实验表明:相对于传统方法,该算法具有更高的聚类正确性.     

基于ARM与WinCE的掌纹鉴别系统

掌纹识别是个人身份识别的一种有效手段,而识别设备的小型化则将掌纹鉴别推向更广阔的应用领域.实现了一种基于ARM和WinCE的掌纹鉴别系统方案,ARM处理器从数字摄像头获取掌纹图像,提取特征,与掌纹特征库中的对应模板比对,根据匹配的结果给出一个开关信号量.实验证明该系统能以较高精度鉴别掌纹,软件采用的算法具有平移、旋转不变,光照与仿射部分不变等优点,对手掌的姿态、距离、位置变化具有较高的容纳能力,用非接触式的掌纹采集方式,不需要定位装置,充分体现该系统的用户亲和力.此外,该系统还具有体积小、成本低、低功耗等优点,适合应用于成本和功耗敏感的民用系统中.     

一种基于相关性预测的小波图像编码

一幅图像经小波变换后，不同子带的变换系数之间有着一定的相关性。为了更好地利用这个特点，提出了一种新的图像压缩算法。该方法通过对高频子带的系数变换重排，将每个子带内的重要系数尽可能地集中到相应子带的特定区域。然后采用子带间重要系数预测的方法，对小波变化系数进行编码。实验结果表明，通过子带内的系数重排，在几乎不影响压缩时间的情况下，较大地提高了图像的压缩率。     

基于旋转复小波变换的图像纹理谱聚类算法

性.实验表明,本文算法能够较显著地提高聚类的正确性.     

基于指节纹的个人身份自动识别

人体的指节纹具有稳定性且对于不同的人具有不同的位置和结构特征, 可作为身份识别的依据. 本文提出了一种基于指节纹的身份识别新方法: 对采集的手掌图像首先通过预处理分割出各手指并旋转至水平位置; 然后用Sobel算子求其水平梯度, 对梯度图二值化后经垂直投影得到一维向量; 对此向量应用小波去噪, 生成手指指节纹特征向量; 通过用余弦函数计算指节纹特征向量之间相似度实现最后的匹配. 本文用该方法对来自190个手掌的1900个样本进行了测试, 取得了0.67%的等误率, 单次匹配时间低于2ms. 实验结果表明该方法具有较高的识别精度, 而且识别速度快, 适合在大规模手掌库中实现手掌筛选.     

鲁棒的掌纹图像特征提取方法

提出了一种基于低分辨率彩色图像的鲁棒的掌纹图像特征提取方法.采用均值平移算法对彩色图像帧中像素进行聚类,应用Ostu二值化方法分割出手掌,并提取出有效掌纹区域.采用KLT角点检测算法提取出有效掌纹区域内的特征点,给每个特征点赋予方向,并根据局部区域特征构造方向不变的特征向量,所有特征点及其特征向量的集合构成了掌纹图像特征.在识别时只须在两个特征点集之间查找匹配对应,并通过随机采样一致性检验最大一致集中内点个数是否大于自适应域值来确定两个手掌是否匹配.利用该算法对网络摄像头采集的手掌样本进行了实验测试,获得了较高的识别精度与性能.该算法对手掌的距离、方向、姿势没有特殊要求,是一种鲁棒高效的掌纹图像特征提取方法.     

一种基于小波变换的多描述图象编码算法

网络信道的不稳定性可能会造成数据传输出错 ,从而可能导致恢复图象质量的急剧下降 ,或者使算法失效 .针对这种情况 ,提出了一种新的图象压缩方法来改善上述问题 .该方法是首先将图象进行小波分解 ,然后针对不同的频带特征采用不同的压缩方法进行编码 .在图象编码中 ,对于低频子带系数采用 DPCM编码 ,对于高频子带系数则采用多描述标量量化器 .由于小波分解后的系数经活动性预测分类后具有拉普拉斯分布的性质 ,因此可对其采用预测分类的自适应量化方法进行编码 .同时由于不同子频带的系数之间具有不同的相关性 ,因此在编码过程中采用了不同的方法来分别对高频子带系数和低频子带系数进行编码 ,并且充分利用了频带系数分布具有拉普拉斯分布的特点 .实验表明 ,该方法在减少传输误码敏感性方面具有理想的效果 .     

一种使用前馈人工神经网络的高阶图像子采样方法

提出了一种高阶图像子采样的方法。该方法采用了前馈神经网络(FANN)。子采样的过程分为两个阶段。在第一个阶段中，使用了基于最小二乘法的正交剪枝算法。通过这个阶段，16个像素就采样为4个像素。在第二个阶段中，使用了全连接网络将4个像素采样为1个像素，实验结果表明，本算法具有很好的时间性能比。     

玻璃纤维与钛合金叠层的装配制孔工艺技术研究

新型高温固化环氧玻璃纤维复合材料具有高强度、高模量、耐酸碱、比量轻及韧性好等优异性能,广泛应用于航空领域。针对玻璃纤维复合材料与钛合金叠层制孔加工易出现分层、劈裂、出孔面毛刺和刀具易受损等问题,对新型玻璃纤维叠层材料的制孔工艺方案及刀具选择等进行了研究。基于玻璃纤维复合材料与钛合金叠层制孔加工性能的研究,通过对普通钻头、三尖两刃钻头及斜刃匕首钻制孔优势的试验及理论分析,制造了直刃匕首钻,并提出了逐层加工的工艺方法,有效解决了传统钛合金与复合材料叠层制孔出现的问题。