利用标准线性四元一八元树由正交三轮廓图识别三维客体

线性八元树提供一种非常紧凑并适于传统客体处理运算的三维客体体积表示法。然而,利用体积交技术由正交三轮廓图生成三维客体的线性八元树表示取决于观察点。匹配客体到模型达到识别目的需要客体表示独立于观察点。为了得到独立于观察点的表示,应通过计算惯量矩阵的特征向量确定客体的三个主轴。线性八元树投影到三个主视(沿着主轴)的图象平面上得到三个标准线性四元树。客体匹配包括两步过程:第一步是利用对称差的度鞋匹配待识别客体的标准线性四元树到库中一模型子集;第二步是生成客体和这些候选模型的标准线八元树,然后匹配待识别客体的标准线性八元树到具有最小对称差的模型。     

图象目标识别图形的自适应步级检测

建立图象目标识别模型，用形状、灰度和运动特征描述图象目标。基于目标建模，把目标识别、门限及目标图形区域步级检测、虚漏警调节和目标空域条件有机地结合起来，给出牵引式跟踪系统中图象目标识别图形的自适应步级检测算法。该算法用于检测具有识别特征的图象目标图形，并成功地应用到实际的实时跟踪系统中的图象目标识别和跟踪。对实际图象的处理结果和在实时跟踪系统中的实验说明本文研究的技术的有效性和适用性。     

热图象彩色定量分析仪

美Spectro therm公司的这种14001型仪器,可把热图象的一般灰度变成10种易于识别的色彩,以表示图中的不同温差。它可和本公司或美国通用电气公司制造的热象仪配合使用,快速有效地分析数据。它接收标准的视频信号,把图象信号分割成10种不同的电平,每一种电平给予一种色彩,这样可     

基于透视不变量的平面曲线的识别

提出一种快速有效的平面曲线的识别方法,在这种方法中,我们从单幅图象中提取表征曲线形状的描述子,该描述子由曲线上透视不变点之间的射影距离不变量构成,且不受物体和摄象机之间的位置、方向以及摄象机物理参数的影响。因此这种识别算法不受透视畸变的限制,本文用一组起初的平面物体进行了识别实验,结果表明这些形状描述 平面 曲线的识别有很好的性能。     

形状特征提取的研究综述

形状是辨别现实物体的重要属性。它可以表示目标对象的结构,是一种稳定属性。在图像研究领域里,形状特征的应用也颇为广泛。随着信息技术的不断发展与进步,形状特征提取的算法也被不断地研究和改进,被广泛应用于目标跟踪识别、图像配准和产品检测等技术领域。     

一种模拟视觉神经并行处理功能的光计算——正交变换实现图象信息压缩处理

自然界中能高速、最佳处理各种图象信息的系统,目前只有动物的视觉神经系统(包括眼睛和大脑)是最理想的,它不但能感知周围物体的存在,而且对物体的颜色、形状、大小都能准确无误地识别出来,并善于解决各种随机问题。动物之所以有如此完美的处理空间信     

显象管技术现况与展望(续)

3.全矩形和平面直角屏彩色显象管[22][23]彩色显象管的屏与显示图象的质量有着密切的关系。特别是屏的形状对提高图象对比度、亮度、图象形状火小、视野、大面积清晰度等都有重要影响。因此,一个性能好的彩色显象管,它的屏面设计具有举足轻重     

用矩不变量实现印鉴自动识别

本文提出的方法主要优点是无需对印鉴图象进行旋转、定位、配准、识别速度快，内存空间小，对印鉴的形状也无限制。实验结果表明，文中提出的方法有较高的识别率，可作为印鉴识别中的方法之一。     

图象形态谱分析方法和物体形状表示

本文提出一种物体形态谱分析方法,这种方法可以用物体的形态谱表示复杂物体的形状、定量地描述物体的形状和尺寸的大小。这种方法的主要优点是具有位移不变性、高数据压缩率、容易用硬件实时实现以及可以由物体形态谱表示精确地重构原始图像等。物体的形态谱分析方法可以方便地用在图象分析、模式识别和图像传输等应用领域。     

基于运动及形状原语的人体动作识别

为了进行动作识别,需要对动作的运动与形状信息进行特征表示与建模。由于动作可以由一系列原语即子动作构成,提出了一种新的基于运动特征和形状特征的原语提取及动作表示方法。该算法首先从动作的运动特性出发,通过分割每一帧中的运动区域来提取运动特征,同时利用梯度直方图提取形状特征。通过分层聚类的方式提取具有类内代表性及类间判决性的原语,并利用混合高斯模型对原语进行特征表示。最后利用基于运动及形状原语的序列匹配进行动作识别。实验表明,该算法在KTH和UCF数据集上较现有方法取得了更高的识别正确率,分别为95.14%和90.00%。     

一种用于图象序列分析的基于规则的证据收集方法

本文提出一种用于图象序列分析的基于规则的证据收集方法，情景模型由特征关系图表示，物体动态识别是通过计算可信度和不可信度来完成的。     

把图象检测新技术转化为现实生产力

计算机图象检则是在计算机图象图形学基础上发展起来的一门新兴的实用技术,它在社会生产实际中有着广泛的应用。其工作原理可以概述为:通过CCD摄象机拍摄检测目标,图象采集,数字转换,将目标的图象信息装入计算机,然后运用图象处理和识别技术检测生产实际所需各种检测内容,这即所谓无需人眼监视的计算机智能检测。     

直播卫星多媒体业务崭露头角

1994年,英式足球锦标赛用它跟踪1700运动员,传送佩戴标志的选手图象,电缆电视转播商用它传送联机节目和数据检索。美空军学院用它对1200名外国学员教授语言;大多数房地产公司用它为远地客户演示不同的房产;联邦航空局每年用它训练和考核8000名雇员,它就是多媒体。 由于新的数字技术的出现,多媒体和有发展前途的三维屏幕,不仅使人看到丰富多彩的图象、图形,还能同时听到悦耳的声音。一旦资料被数字化,它就能以任意形状和形式、比特和字节重组;从而形成计算机图形、扫描图象、活动图象和视频等不同形式的信息。人们     

Fourier描绘子和人工神经网络应用于大样本集分类

模式识别常要求识别结果不受目标的平移、旋转和大小等变化的影响，因此通常先对模式进行规—化预处理，得到与图形形状有关但与目标的平移、旋转和放大缩小无关的图象数据，然后对预处理后的图象数据进行识别分类．这样就减少了原始数据量，且有助于区别带有不同特征的区域。为了识别有变形等失真的图形，要求识别系统有程强的容错能力，因此用神经网络是比较适合的。本文介绍了目前最常用的Fourier描绘子和反向传播算法(BP算法)，并针对飞机轮廊图的特点对这两种方法分别做了一些必要的讨论、比较和改进。成功地把这两个算法应用到大样本集飞机的分类和识别，网络训练后能识别三维空间中任意姿态的飞机在两维平面上的投影图。     

采用二值序列变换的形状匹配

本文对形状的模板匹配进行了研究，引入了形状的数学形态学二值序列变换，定义了形状匹配函数，讨论它的性质，建立了一个形状模板集合，提出了新的形状识别方案，它具有简单，高效，稳健和易于并行化处理的特点，最事，新的形状匹配算法被用于交通的标志中的识别，实验结果证实了新算法的稳健性和有效性。     

图象分类和识别的混沌调制和相关检测方法

文中给出了一个简单的图象分类和识别的混沌调制方法，并对它的特性进行了分析和实验研究。     

基于低层视觉特性的图象相似性度量方法

基于内容的图象查询是与基于表示的查询相对应的,它不仅需要考虑图象的整体信息,而且还要考虑图象中子对象的特性及它们的空间关系。文章在分析图象整体特性、对象我对象间的空间特性的基础上,着重讨论了基于内容的图象查询方法及实现手段。     

微处理机图象直方图增强

图象是由许许多多灰度值不同的象素组成.图象的直方图给出了一幅图象的灰度级分布概率,是图象的一个重要特征.设N为图象f中象元总数,n_2为图象f中出现灰度级为Z的象元个数,则: p_f(Z)=(n_2)/N(1) 它表示灰度级Z出现在f中的相对次数,p_f(Z)的曲线图形就称为f的直方图.     

多目标宏形状特征点集快速检测技术研究

提出一种新的图像多目标特征点集检测技术。该技术研究了多目标分割、目标细微形状提取和宏形状提取,进而检测表示目标宏形状特征的特征点集。各目标宏形状特征点集进行识别与跟踪．研究了上述技术的快速实现。实际DSP跟踪系统处理结果表明该技术计算量小,抗噪能力强且准确性高,能准确识别目标,适用于实际图像目标特征点集的检测。     

数字图象处理系统的构成及常用方法

1　数字图象处理系统的构成数字图象处理(ＤｉｇｉｔａｌＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ)也叫计算机图象处理,它是一个覆盖面非常广泛的新兴学科。数字图象处理技术是指将一幅模拟的图象信号经ＡＤ(模数)转换器量化后,图象转换为由一定数量级的数所表示的数学矩阵,然后运用计算机根据一定的算法对其进行处理的过程。在一般的图象处理过程中,数字图象处理硬件系统主要由图象采集系统、数字计算机以及图象输出设备三部分组成。图象处理系统构成如图1所示。图1　图象处理系统构成图2　典型图象采集系统框图图象采集系统是数字图象处理系统中最…