一种结合结构信息的指纹细节点特征提取算法

提出了一种新的指纹特征提取方法,引入细节点与中心点的角度差以及细节点到中心点所穿越的脊线数作为细节特征的向量,采用一种改进的Bresenham 画线算法计算穿越的脊线数,提取出了指纹图像的特征信息。实验表明该算法能准确有效地提取出指纹图像的结构特征信息。     

基于改进凸包检测的芯片图像字符区域定位

针对半导体芯片在激光打印时可能出现字符倾斜、字符位置错误等缺陷,提出一种基于改进凸包检测的半导体芯片图像字符区域定位方法.首先,利用三轴图像采集平台采集多幅半导体芯片图像,切分提取出若干单幅芯片图像;其次,采用Harris角点检测获取图像角点分布图,改进凸包检测算法,剔除非字符区域角点,获取最外围角点凸包线;最后,拟合...     

基于角点及空间分布的图像检索方法

本文提出了一种利用角点特征进行图像检索的新方法,该方法利用改进后的Harris算法检测角点,在此基础上结合角点信息、质心距与非角点信息进行检索。该描述方法对形状的平移、旋转、尺度具有鲁棒性。实验结果表明,该方法能够充分利用轮廓信息正确描述形状特征,且实现简单,有效提高了检索的效率。     

车牌识别系统关键技术研究

倾斜角度、边框清晰度影响着车牌的校正,边框、铆钉和间隔符等也影响字符的提取,该文提出了一种改进的Harris角点检测算法,该方法不受倾斜角度影响,直接定位车牌内角点,可将内角点作为校正基准点。校正后的车牌不存在边框,字符串位于图像的中心位置,可以根据车牌字符串的整体位置值提取字符。实验证明,该算法在车牌校正与字符提取方面是有效的。     

基于区域划分的角点检测

本文主要研究角点检测中全局/局部的搜索算法,针对该算法效率较低的情况提出了改进的角点检测算法. 该算法采用相似金字塔计算原理构造多层图像,同时采用多尺度Harris算子分层搜索并提取图像特征角点,经过分层图像、分区域图像的特征角点进行融合计算,实现了目标特征点寻找. 该算法主要在角点检测上考虑不同层次的图像和单张图像区域关系,并且通过特征点周围像素的变化参数来实现目标的定位. 实验结果表明,本文提出的改进算法提高了总体定位的速度,降低了误定位的概率.     

基于特征点匹配的步态识别

基于图像特征点匹配的算法思想,结合步态能量图(GEI),提出了一种适用于2幅GEI匹配的步态识别方法.在GEI中采用改进的FAST算法提取特征点,并采用具有良好特征描述性能的BRIEF算法描述特征点.考虑到GEI匹配不要求特征点具有旋转不变性,提出了一种质心角约束条件加速特征点的匹配.在CASIA数据库B库上的实验结果表明:方法在识别率和特征计算时间上均具有良好的表现.     

一种基于曲率尺度空间的自适应角点检测方法

角点是图像处理中的重要特征,基于曲率尺度空间技术,提出一种自适应角点检测方法.首先提取图像的轮廓,采用一个固定的低尺度计算所有轮廓点的曲率,并根据曲率得到候选角点集,然后用由自适应支持区域确定的角点角度和一个动态曲率阙值代替固定的阙值筛选出正确角点.实验结果证实该方法应用于复杂图像的精确性和稳定性.     

机器视觉技术在工件分拣中的应用

研究了机器视觉技术在工业分拣问题中的应用,介绍开发过程中使用的主要图像处理算法.利用VisualC++编程软件建立图像处理的算法库,实现对规则几何工件的识别和定位.分析视觉算法库中的摄像机模型,并且求解出摄像机内外参数、畸变参数、旋转和平移向量.然后对图像序列进行图像预处理、Hough圆检测、角点提取和轮廓识别等运算分析.提出计算多目标中心的算法和一种角点特征结合轮廓特征识别算法.仿真结果表明,该视觉算法可以有效解决规则几何工件的分拣问题,并且能准确地计算工件中心,周长,面积和边缘,以达到分拣的目的.     

基于特征块匹配的图像检索技术

提出了一种基于特征块匹配的图像检索算法.首先,利用小波变换的多尺度特性检测出图像的特征点,特征点比较全面地反映了图像中的视觉兴趣点;用以特征点为中心的特征块的前三阶颜色矩来描述特征块的特征;进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离.实验表明,算法中所使用的特征块更全面、更精确地描述了图像的视觉信息,实现相似度计算的方法简单、高效.该检索算法不仅检索精度高,还具有较好的旋转、尺度及视觉角度不变性.     

一种基于组合特征的商标图像检索算法研究

提出一种将三个特征结合的方法来进行商标图像检索.首先用Canny算子对商标图像的边缘进行提取;其次计算出商标图像边缘的7个Hu不变矩,以及偏心率和质心距离,得到一个9维向量;然后用欧氏距离匹配;最后给出了和其它算法对比的实验结果.