基于Freeman链码的汉字图像轮廓曲线拐角点检测方法

拐角点检测在模式识别和机器视觉中有重要作用。本文应用基于Freeman链码的一种检测和确定图像轮廓曲线拐角点位置的方法,提取出汉字轮廓图像的拐角点作为特征点用于图像配准中。首先提取出汉字图像的轮廓曲线,然后利用Freeman链码给轮廓曲线编码,根据判断准则,提取出必是拐角点的点与可疑拐角点,最后估算可疑拐角点的曲率,挑出每组临近可能拐角点中曲率最大的点为真实拐角点。实验结果表明本文应用的方法能准确地检测出同被测对象相一致的拐角点,给出了实验数据与过程。     

改进的Freeman链码进行人民币的面额识别

针对尺寸法进行人民币的面额识别中,使用Freeman链码进行纸币边界曲线跟踪时出现的断点、漏点、错点及处理数据量大、速度慢的问题,提出一种新的链码定位边界法。首先通过统计纸币轮廓点的横、纵坐标值出现的频率确定链码起始点;然后定义一种新的多方向链码以解决图像边界点的间断问题;最后利用之前链码预测之后链码以减少漏点、错点,减少噪声对曲线跟踪的影响。实验结果表明,该方法用于纸币识别,识别率达到了96.159%以上,计算复杂度降低,识别速度提高,是一种有效的图像边界提取方法。     

一种基于轮廓分析的图像特征点检测方法

图像特征点检测是图像匹配、目标识别以及运动估计等领域的一项关键技术.本文对图像轮廓二维信息进行降维处理,提出了一种特征点质量评价因子.利用该因子并结合文中给出的特征点提取准则对图像轮廓链码进行分析,提取特征点.该方法避免了常规的基于链码的特征点检测方法中曲率的计算,提高了检测速度.试验证明该方法具有较好的实时性和定位精度.     

描述蝴蝶兰图像外轮廓信息的对称8链码编码算法

外轮廓信息是评价蝴蝶兰生长态势的重要特征参数,主要通过轮廓提取和链码编码两个步骤获得。蝴蝶兰图像的边缘轮廓最适合利用数学形态学算法提取,但所得轮廓并非单像素宽度,而利用传统8链码算法编码会错误地表达其外轮廓信息,因此结合轮廓特点重新定义了起始链码方向,提出了对称8链码编码算法。在编码过程中,该算法能够通过变换点判断出当前轮廓走向,从而自适应地选择起始链码方向。验证性实验证明,该算法能够准确描述蝴蝶兰图像的外轮廓信息,保证外轮廓信息较低的误判率;通用性实验证明,该算法同样适用于其他已较好提取出目标的封闭图像。     

基于人体轮廓面积特征的步态识别

为有效抑制观察视角及鞋帽服饰等外界因素的干扰,克服目前常用整体模型步态识别算法的不足,提出将人体轮廓面积特征与支持向量机分类器相结合的识别方法。该方法在步态序列图像的人体轮廓进行提取和规格化,将轮廓图叠加后进行网格式划分,提取轮廓单元模块面积作为步态特征识别参量。使用南佛罗里达大学的步态数据库,分别采用线性、多项式和径向基内核函数对5种不同外界因素条件下的数据进行实验,该方法的正确识别率为82%～100%,且对视角及鞋帽服饰的干扰不敏感,具有更强的鲁棒性。实验表明人体轮廓面积更能反映步态特征,将该面积特征与SVM分类相结合可以获得更好的识别性能。     

基于Freeman链码的几何图形识别算法

目前关于几何图形识别的算法存在的问题主要有准确率低,计算复杂度较高,运行时间较长等。利用简洁高效的Freeman链码算法结合几何图形特有的几何属性设计出新的算法,使其能够快速识别几何图形的顶点分布,并反映在一张边界震荡（boundary vibration,BV）曲线图上。该曲线图能够刻画几何图形的属性,如顶点的个数、距离分布,角度的大小,线段的曲直和图形的周长等。因此通过对曲线图的特征分析可以准确识别对应的几何图形。该算法不受图形的平移、旋转、放缩、噪声影响。为了测试算法的稳定性,仿真试验针对九种不同的随机生成且带噪声的几何图形,结果识别率较高,运行速度较快,达到了预期的效果。     

基于轮廓特征的HMM手写数字识别

在手写数字识别中,边界链码和环构成了对字符轮廓的完整描述。针对手写数字的特点,建了24种笔划。首先将样本边界链码转化成由24个笔划组成的特征值,再加上环特征,构成整个特征值。然后利用隐马尔可夫模型（HMM）对提取的特征值进行分类识别。首次将字符轮廓特征应用在基于HMM的手写数字识别中,在识别MNIST字库上,取得了92.2%的识别率。     

改进的管道CAD元件特征轮廓方法

在现有害虫线法基础上,提出了改进算法,直接利用Ｙ方向切割线段修剪Ｘ方向特征轮廓,从而避免了两多边形求交的复杂耗时运算,提出了割线法的处理速度。     

基于特征轮廓的光学触控系统触点识别

光学触控系统是近年来逐渐兴起的一种触控解决方案,它主要利用计算机视觉中的团块跟踪算法计算出触点信息。在此提出了一种光学触控系统触点识别的改进方法,它通过对摄像头采集到的图像进行双阈值分割、轮廓提取,进而计算出最小外接矩形,根据得到的特征矩形的面积及长宽比,进行无效触点剔除。该方法采用OpenCV1.0库,在基本不影响处理效率的前提下,实现了精确的干扰点剔除。     

平面轮廓的分段与识别技术

采用十一点法计算轮廓的近似曲率，该处比普通的三点法具有更强的抗噪性，提出利用曲率差分图进行特征点识别，并根据曲率差分图中轮廓特征点对应的波形特点，一次性将特征点识别为角点与切点，最后，对特征点间的线段类型加以识别，并进行连接调整和圆弧的分割与融合，从而较精确地实现了平面轮廓的分段及识别。     

基于Freeman链码的图像中多个区域面积的计算方法

在进行图像处理时,经常需要求图像中的多个区域的面积。对同时求取一幅图像中多个区域的面积的方法进行了研究。首先利用Freeman链码方式对目标区域求取边界链码,然后基于边界链码及制定的上边界和下边界的判定规则表,求取各区域的面积。该方法具有简单快速的特点。     

基于轮廓层次和小波分析的工业字符识别

为了提高工业字符识别的准确率,增强字符识别算法对含噪声字符或发生形变字符的适应性,提出了一种改进的轮廓层次特征提取方法.对经过预处理归一化的字符,先提取轮廓层次特征,再对特征信号进行小波分解,从分解结果的低频部分中提取特征信息,最后将特征输入SVM(Support Vector Machines,支持向量机)训练和分类.实验结果表明,该特征提取方法降低了后续要处理的数据量,具有良好的抗干扰能力,实用价值较高.     

指纹纹线的提取和匹配

针对传统指纹细节点提取和匹配方法在处理低质量图像上的不足,首先提出了一种利用复滤波器准确定位指纹图像中心点的方法,克服了传统自动指纹识别中寻找指纹中心点不够精确的缺点。同时提出了一套基于轮廓的指纹特征提取和匹配算法,此算法利用指纹的总体结构特征,提高了匹配的正确率。实验结果表明,该算法具有相当高的识别率和较强的鲁棒性。     

多重约束下的近景影像线特征匹配方法

目的 针对影像匹配时提取特征线断裂而影响匹配结果及可靠性的问题,提出多重约束条件下的近景影像线特征匹配方法。方法 首先,采用SIFT算法获取同名点,并使用RANSAC算法进行优化,通过同名点计算仿射变换矩阵;建立格网点,利用仿射变换、Harris兴趣值及最小二乘法提高密集匹配结果的精度;其次,采取Freeman链码优先级算法提取直线,根据搜索区域内密集匹配点与直线位置关系完成特征线的初始匹配;最后通过线段重合度对初始匹配结果进行优化,并利用核线约束确定同名直线端点。结果 选取存在旋转、尺度、遮挡的近景影像进行线特征匹配实验,结果表明,与其他直线匹配方法相比,本文方法不仅在直线匹配成功数目上约为经典算法的1.07~4.1倍,而且直线匹配正确率也提升0.6%~53.3%,具有较好的准确性和鲁棒性。结论 通过多重约束有效地减小了立体影像中线特征匹配时的搜索范围,提高了直线匹配速率,且该方法适用于不同类型几何变化下的近景影像数据,并能较好地改善直线断裂及遮挡问题。     

一种基于联合轮廓特征矢量的目标识别方法

针对基于形状特征进行目标识别的方法存在的不足,提出一种联合轮廓不变矩特征和轮廓几何特征的识别方法;针对不同的待识别目标,采集足够数量的训练样本,统计每一个轮廓特征的均值、标准差和变异系数;并据此对这些轮廓特征进行动态筛选和加权,建立起待识别目标的联合轮廓特征矢量模型.在线识别时,提取场景目标的联合轮廓特征矢量,对其进行...     

基于轮廓分段特征描述的遮挡目标识别算法

针对传统目标识别算法对于遮挡目标识别准确率低的问题,提出了一种基于轮廓分段特征描述的遮挡目标识别算法。该算法首先采用离散曲线演化算法初步划分目标轮廓,根据分段起伏度进行分段优化,得到完整描述目标轮廓特征的有效分段;然后通过动态规划算法分析轮廓分段之间高度函数特征的相似度,利用特征显著度评价分段特征相对于目标整体特征的重要性;最后将分段之间的相似度和其特征显著度相结合,得到衡量识别准确率的联合相似度,获得最终的识别结果。通过对MPEG-7测试集进行实验分析,证明所提算法能够有效地对遮挡目标进行匹配识别,识别率优于常见的遮挡目标识别算法。     

基于轮廓分段特征描述的遮挡目标识别算法

针对传统目标识别算法对于遮挡目标识别准确率低的问题,提出了一种基于轮廓分段特征描述的遮挡目标识别算法。该算法首先采用离散曲线演化算法初步划分目标轮廓,根据分段起伏度进行分段优化,得到完整描述目标轮廓特征的有效分段;然后通过动态规划算法分析轮廓分段之间高度函数特征的相似度,利用特征显著度评价分段特征相对于目标整体特征的重要性;最后将分段之间的相似度和其特征显著度相结合,得到衡量识别准确率的联合相似度,获得最终的识别结果。通过对MPEG-7测试集进行实验分析,证明所提算法能够有效地对遮挡目标进行匹配识别,识别率优于常见的遮挡目标识别算法。     

基于有向地形表面特征的尺度不变性地形匹配

针对条带地形的地形匹配定位,提出了航带地形的有向地形表面特征描述及匹配方法。在航带的一维方向上检测极值点,同时利用区域中心的极值点及其地形表面的切线作为参考,利用地形极值点相对于参考点和参考线的相对位置关系构造地形的具有不变性的特征,基于特征的距离计算和比较,实现了具有抵抗尺度变化等相似变换的地形匹配方法。仿真实验证明了该方法的有效性,对于从序列图像重建地形的匹配定位具有重要意义。     

基于Freeman链码的自由曲线直线逼近算法

提出一种简单而有效的直线逼近自由曲线算法.自由曲线轮廓采用Freeman链码描述,提出快速分割链码算法,得出逼近节点,从而准确地实现对曲线的逼近.此外,该方法不仅适用于直线、圆弧和非圆曲线,而且还适用于形状复杂,不能用初等解析函数直接表示的自由曲线.实验结果表明,该算法简单、快速、准确,并对自由曲线具有较好的逼近效果.