一种新的外耳轮廓跟踪算法

针对人耳识别中因人耳与肤色部分颜色接近，时比不鲜明而导致的很难进行边缘检测的问题，该文提出了一种新的外耳轮廓跟踪算法。算法首先运用阈值分割和形状匹配的方法找到外耳轮廓顶点，并将外耳轮廓分为左右两部分。从顶点开始，通过四个方向的Prewitt算子和一个最佳方向模板首先确定外耳轮廓的基本走向，然后分别从左右两个方向进行轮廓跟踪，得到外耳轮廓。将该算法与其它算法进行比较实验，结果表明了该算法的有效性。     

人耳图像特征提取方法及其在矿工身份识别中的应用

针对现有人耳特征提取方法主要采用几何形状法和代数法提取,存在偏差较大的问题,提出了一种新的人耳图像特征提取方法,并将其应用到矿工身份识别中。该方法利用三尺度canny算子提取人耳边缘图像,运用凸包算法提取人耳边缘特征点,采用轮廓搜索算法提取人耳外轮廓,在极平面上用外耳轮廓上的点到极点的距离与人耳长轴的比值构成人耳特征向量,解决了几何形状法提取人耳特征偏差大的问题。将用该方法提取的人耳图像特征用于矿工身份识别,正确识别率达96%。     

基于Canny算子的QR码边缘检测识别技术研究

二维码技术是在一维码技术上发展起来的一种电子标签识别技术,其中QR码(Quick Response)以其高速响应、纠错性强、数据容量大等优势,已经广泛运用在了物流,信息服务等行业中。主要介绍了目前QR码识别技术的趋势以及目前被广泛使用的一些技术。QR码的识别过程主要分为灰度化、去除噪声、边缘检测、图像旋转等,达到了精确识别。主要着重研究边缘检测算法,提出了采用Canny算子边缘检测代替目前的Sobel算子的方法,从而提高识别的可靠性和精确性。     

基于可变局部边缘模式的绿色植物物种识别

绿色植物物种识别在生态环境保护、中药制取、农业与园艺应用等方面有着重要的应用前景和潜在的经济价值。边缘是一种直观、简单、有效的对象识别特征,文中针对传统边缘算子方向少,尺度单一,操作不灵活等缺点,使用一种具有多尺度、多方向属性的圆形局部边缘模式算子(varied local edge pattern,VLEP)提取植物图像的边缘特征,同时考虑阈值细分的思想,在自建的绿色植物物种数据库上进行的实验结果表明,该算法不仅可以弥补传统算子由于边缘方向少、尺度单一导致丢失边缘信息的缺陷,同时可以有效用于绿色植物物种识别。     

基于轮廓合成的人耳图像边缘检测

人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路。边缘检测是图像特征分析识别的基础,检测质量直接影响系统识别率。本文针对人耳图像的局部特征和识别要求提出一种基于轮廓合成的边缘检测方法。该算法对采集到的图像预处理,将Sobel算子与阈值法得出的边缘图像合成,最后根据统计结果用去除干扰技术处理非边缘。这种方法得出的耳朵边缘图像清晰完整无干扰,比单一采用其他方法效果好,为后续特征提取及识别提供较好基础。     

基于轮廓合成的人耳图像边缘检测

人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路.边缘检测是图像特征分析识别的基础,检测质量直接影响系统识别率.本文针对人耳图像的局部特征和识别要求提出一种基于轮廓合成的边缘检测方法.该算法对采集到的图像预处理,将Sobel算子与阈值法得出的边缘图像合成,最后根据统计结果用去除干扰技术处理非边缘.这种方法得出的耳朵边缘图像清晰完整无干扰,比单一采用其他方法效果好,为后续特征提取及识别提供较好基础.     

蝶类昆虫识别算法的研究与分析

提出利用边缘检测及角点提取来识别蝶类昆虫的方法.通过用四种边缘检测算子对鳞翅目蝴蝶进行边缘检测并作比较分析,从中找出鳞翅目昆虫边缘检测的最佳边缘检测算子,然后对边缘检测后的图像进行了角点提取特征信息,通过实验能够得到蝶类图像的特征,为下一步蝶类识别奠定了基础.     

一种新的LOG算子对SAR图像的边缘检测能力

在对SAR图像的分析和识别中,边缘的检测信息十分重要。针对传统的LOG算子的缺陷,本文提出了一种基于自适应中值滤波的改进LOG算子对SAR图像的边缘检测方法,在平滑图像内部区域的同时保留了更多的细节,提高了LOG算子对SAR图像的弱边缘检测能力,是一种有效的方法。     

图像边缘提取的简单方法及应用

图像边缘识别在实际中有很重要的应用 ,Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Gauss-Laplace边缘检测算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用平滑技术提取图像边缘、利用差影技术提取图像边缘、利用小波分析技术提取图像边缘等方法是常用的方法     

基于MATLAB仿真的边缘检测算子研究

图像边缘检测技术是图像分割、目标识别、区域形态提取等图像分析领域中十分重要的基础。简要介绍各种图像边缘检测算子的基本原理．并对具有代表性的几种算子进行了讨论。用MATLAB仿真实验结果表明各种算子的特点及其对噪声的敏感度。这有助于学习和寻找更好的边缘检测方法。     

融合Haar型局部特征的人耳识别算法

人耳具有丰富的结构特征,针对单一特征描述影响人耳识别率的不足,提出一种融合Haar型局部特征的人耳识别算法。算法采用符合人耳外部形状的椭圆形LBP算子与HOG算子,分别提取图像的纹理特征和边缘特征,将两种特征进行融合。利用Haar特征运算快捷的优势,引入到LBP和HOG特征提取中。通过分别设计的4组Haar编码模式,构建椭圆形LBP算子与HOG算子。对改进算法进行实验与分析,实验结果表明了算法的有效性和实用性。     

基于外耳轮廓边缘信息的人耳识别

提出一种用Hausdorff距离表示入耳边缘特征的人耳识别方法.首先对原始人耳图像进行预处理,用基于灰度形态学梯度和局部阈值分割的边缘检测方法提取外耳轮廓边缘;然后用标准方差和边缘线段间长度差改进的Hausdorff距离表示人耳特征向量;最后采用支持向量机算法完成人耳识别.实验结果证明,该方法能获得更高的人耳识别率.     

车牌识别系统中边缘检测及算法研究

车牌自动识别检测是智能交通系统的重要组成部分,具有十分广阔的应用前景。车牌图像预处理是在汽车牌照识别系统的一个重要环节,预处理性能对车牌识别检测具有重要作用。介绍了几种常用的边缘检测算子,不同敏感性不同,验证了不同类型的边缘提取算法,采用不同的边缘敏感算子进行检测。     

基于Riemann-Liouville改进的1~2阶分数阶边缘提取新模型

针对数字图像的处理中采用整数步长与0~1阶分数阶微分的掩模算子未能精确定位边缘信息、缺少图像的纹理细节的问题,在Laplacian算子的基础上提出了一种新的边缘检测掩模算子。该算法从Riemann-Liouville(R-L)定义出发,推出1~2阶分数阶微分在中频信号的增强效果优于0~1阶分数阶微分并显著提升了高频信号,最终得到精确的检测效果。仿真结果表明:提出的算子能更好地提取边缘信息,尤其对灰度变化不大的平滑区域中纹理细节丰富的图像,该算子检测到的信息优于现有0~1阶微分算子,针对主观识别有更高的准确率;客观上采用扫描法的定位误差统计,该算子的综合定位误差率为7.41%,低于整数阶微分算子(最低为10.36%)与0~1阶微分算子(最低为9.97%),有效提高了边缘定位精度。该算子尤其适用于具有较高频信息的图像边缘检测中。     

基于边缘检测及RBF神经网络的遥感图像帧特征动态识别技术

为解决分辨率超限问题,实现对遥感图像帧特征对象的精准识别,提出基于边缘检测及RBF神经网络的遥感图像帧特征动态识别技术。求解微分算子与OTSU阈值,并以此为基础,确定边缘节点追踪参数的取值范围,实现对遥感图像边缘检测。根据RBF神经网络机制的构建标准,推导神经性激活函数,完成RBF神经网络识别模型的设计。在所选遥感图像中,实施帧特征分割处理,再联合动态合并条件,计算超像素指标与并行识别参量,完成基于边缘检测及RBF神经网络的遥感图像帧特征动态识别方法的设计。实验结果表明,在边缘检测与RBF神经网络模型的作用下,主机元件在长、宽、高三个方向上对于遥感图像帧特征对象的识别精度都达到了100%,分辨率超限问题得到较好解决,符合精准识别遥感图像特征的实际应用需求。     

基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法

为解决卫星遥感图像边缘模糊噪点过多,导致图像清晰度过低的问题,提出基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法;利用Softmax分类器结构,提取边缘图像节点处的数据信息参量,遵循深度学习算法完成对图像信息的卷积与池化处理,基于CV算法实现基于深度学习的卫星遥感图像识别;根据尺度空间定义原则,确定边缘检测特征点所处位置,再联合梯度信息熵计算结果,完成对卫星遥感图像的拼接处理;分别计算一阶微分边缘算子、二阶微分边缘算子的具体数值,确定梯度幅值的取值区间,总结已知数值参量,建立完整的双阈值表达式,完成基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法的设计;实验结果表明,应用所提方法后卫星遥感图像边缘节点处信噪比指标在55.1～62.7 dB范围内,图像模糊噪点个数最大为1.32×10⁵个,可获得较为清晰的遥感图像,在卫星遥感图像边缘精准检测方面具有较强的实用性。     

基于结构局部边缘模式的绿色植物物种识别

植物图像的边缘检测是基于图像分析植物物种识别技术的重要环节，利用边缘检测可以增强图像中的轮廓边缘、细节等信息，达到将目标植物从图像中分离出来的目的。因此，为了在绿色植物物种识别中，将图像中的目标植物与背景分离，首先利用可变局部边缘模式算子提取植物图像的边缘特征，再通过结构化局部边缘模式对边缘特征进行编码，来刻画局部边缘。实验结果表明，提出的边缘模式思想在绿色植物物种识别上能得到更高的识别率。     

一种精确的袋装粮图像边缘检测算法

基于图像识别的国家储备粮仓袋装粮食数量自动监管与稽核系统的技术核心是智能识别各种粮仓场景图像中粮袋的数量,杜绝人为的弄虚作假。边缘检测是袋装粮图像识别的首要问题,在分析了经典的以及在其基础上进行各种改进的Laplace算子缺陷的基础上,提出了1种改进的Laplace算子,该算子通过设置合理的模板参数克服了原有算子的不足,提高了图像边缘检测的精度。实验结果证明,该算子检测效果优于其他模板,并且能够精确地检测出各种类型的边缘信息。     

小波分析在人耳图像边缘检测的应用研究

人耳识别作为新的生物特征识别技术,首先要解决作为基础的边缘检测和特征提取等图像处理方面的问题。传统边缘检测方法大多以各种微分算子为基础,结合模板及门限、平滑等手段提取边缘,或以传统微分算子为基础的改进算法,但都或多或少存在噪声敏感性较大或边缘保留不完整的缺点。论文采用二维非张量积样条小波的方法用于边缘检测,可以完整探测、准确捕捉到边缘点的位置,并且具有滤波作用,尺度j的自由选择可以有效提高边缘检测的效果。