局部统计量的快速计算算法

本文提出了在领域中计算局部统计量的一个快速算法.根据局部统计量的性质,设计卷 积算子,将该算子与图象作循环卷积以达到快速计算的目的.比较了循环卷积算予和线性卷 积算子在计算局部统计量上的异同点.本算法的最大特点在于计算速度与运算空间不随计算 窗口的变化而变化.植物染色体图象的实验表明:本算法较在时域中直接运算约快6倍.     

基于方向的二值卷积指纹增强优化算法

指纹图像增强是指纹识别系统中非常重要的一个环节,对基于二值卷积模板的指纹增强算法提出了一种优化方法,首先利用基于梯度矢量的方法计算块方向场,然后采用基于多数点的对比平均法进行方向校正,针对特定阈值内的方向应用特定的二值卷积模板进行指纹图像增强.对FVC2002指纹库中图像进行实验表明该方法是一种简单有效的指纹图像增强算...     

基于Gabor滤波的指纹图像增强

在指纹识别系统中,图像增强效果的好坏对特征提取及指纹鉴别的识别率具有决定性的影响.根据指纹图像具有方向性和频率的特点,把Gabor滤波器应用在指纹图像增强处理中.利用Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor滤波函数的参数,然后把Gabor函数与纹理图像进行卷积,从而去除了噪声,达到了增强图像的目的.在算法设计上提高了运算速度,节省了运算的时耗.实验证明,算法工作稳定,效果好,具有很强鲁棒性.     

基于滤波和融合的指纹图像增强算法

指纹图像增强对于提高细节特征提取的准确率乃至整个自动指纹识别系统的性能都具有重要的意义.大部分的指纹图像增强算法都需计算指纹图像的纹线局部方向,本文给出了一种指纹图像增强的新方法,该方法不计算指纹图像局部区域内的方向,而将指纹图像按8个不同方向滤波,得到8幅滤波后的图像,再利用小波变换对8幅图像进行融合得到增强后的图像.实验表明,该算法有效的提高了指纹图像的质量.     

一种改进的基于Gabor滤波的指纹图像增强算法

在指纹识别系统中,图像增强效果的好坏对特征提取及指纹鉴别的识别率具有决定性的影响.根据指纹图像具有方向性和频率的特点,将Gabor滤波器应用在指纹增强处理中.利用Gabor滤波器的方向选择和频率选择特性,把指纹图像的局部方向和脊线频率作为Gabor滤波函数的参数,然后将Gabor函数与纹理图像进行卷积,以此去除噪声,达到增强图像的目的.在算法设计上提高了运算速度,节省了运算时耗.实验证明,算法工作稳定,效果好,具有很强的鲁棒性.     

基于高斯滤波与可信度判别的改进指纹增强算法

对现有指纹图像增强算法进行研究并提出了一种新的改进算法。利用Gaussian滤波器对指纹图像多次滤波计算指纹图像方向图,减小了噪声的影响;根据得到的方向信息对原有图像进行对应分块旋转并沿Y轴垂直投影得到图像的统计频率,算法简便;采用Gabor滤波器进行指纹增强,取整幅图像有效频率的均值作为该图像的频率,减少了计算量。并在此基础上利用一定的判别规则对二值化图像进行可信度判别,进一步改进了增强后图像的质量。该算法简单有效,易于实现。实验结果表明对于一定噪声的指纹图像仍有很好的增强效果。     

基于二值化密集卷积神经网络的表情识别算法

人脸表情识别已成为人工智能领域的重要研究课题,但传统的卷积神经网络需要庞大的计算资源使得其应用受限,而二值化卷积神经网络可通过快速与或运算代替原本的浮点乘法运算,大大降低了算法对计算资源的需求。论文提出了一种基于数据增强和二值化卷积神经网络的人脸表情识别算法,通过均值估计,在FER2013数据集上达到了66.15%的识别率,超越了部分基于浮点乘积运算的卷积网络,为表情识别算法移植到小型设备中提供了可能。     

基于方向滤波的指纹图像增强算法研究

论文在传统指纹图像增强算法的基础上,提出了一种改进的方向滤波指纹图像增强算法,算法速度得到提高,指纹图像增强效果显著。算法以方向滤波为基础,通过Sobel算子计算指纹图像的梯度和方向,根据指纹的特点设计方向滤波矩阵,由指纹局部方向选择相应方向滤波矩阵进行滤波,使指纹图像在纹线方向上得到增强,在垂直纹线方向上得到减弱,从而增加了前景和背景的对比度,消弱了噪声干扰,突出了指纹的有效信息,为后续的处理过程提供了良好的图像基础。     

隧道检测机器人的激光线中心的快速提取

本文介绍一种图像处理领域快速提取激光中心线的方法.首先将二维图像卷积运算转变为向量运算,其次采用SIMD指令加速图像数据的运算处理,最后基于计算机的存储结构进一步改进卷积运算,使得图像边缘检测算法效率提升,加速激光中心线的并行提取.     

结合滤波和深度玻尔兹曼机重构的指纹增强

指纹图像增强,是自动指纹识别系统中的重要环节.为弥补传统指纹图像增强算法的缺陷,提出一种指纹图像增强算法.在指纹块质量分级机制和复合窗口策略下,指纹图像首先在频域被具有方向选择性的方向高斯带通滤波器滤波增强;随后,二值增强指纹中的误增强区域在空域被具有方向选择性的深度玻尔兹曼机（DBM）重构.提出的方法结合了传统指纹增强算法与深度学习算法的优点,拥有很强的容错能力,能够完成对低质量指纹图像的有效增强.为了验证提出算法的性能,在公开的指纹数据库FVC2004上进行了大量实验,实验结果表明,相比于传统的指纹增强算法,提出的方法具有很强的鲁棒性,对高质量和低质量指纹均有不俗的增强表现.     

基于GPU的卷积检测模型加速

近年来,形变部件模型和卷积神经网络等卷积检测模型在计算机视觉领域取得了极大的成功。这类模型能够进行大规模的机器学习训练,实现较高的鲁棒性和识别性能。然而训练和评估过程中卷积运算巨大的计算开销,也限制了其在诸多实际场景中进一步的应用。利用数学理论和并行技术对卷积检测模型进行算法和硬件的双重加速。在算法层面,通过将空间域中的卷积运算转换为频率域中的点乘运算来降低计算复杂度;而在硬件层面,利用GPU并行技术可以进一步减少计算时间。在PASCAL VOC数据集上的实验结果表明,相对于多核CPU,该算法能够实现在单个商用GPU上加速卷积过程2.13~4.31倍。     

指纹图像的预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、背景的分割、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,使用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在图像分割方面,采用了滤波后指纹图像4个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

基于Gabor滤波器的指纹图像快速增强

研究并实现了利用Gabor滤波器对指纹图像增强的算法。改进了指纹图像方向图和纹线频率的提取方法,同时也对Gabor滤波器的快速实现方法进行研究,首先把Gabor滤波器分解为多个不同方向上有着不同参数的一维高斯滤波器的组合,然后通过递归的方法分别实现这些高斯滤波器,最后实现了Gabor滤波器的快速算法在指纹图像增强中的应用。实践表明,该方法效果良好,速度快,能大幅度提高指纹图像质量。     

基于模板分解和积分图像的快速Kirsch边缘检测

将 Kirsch 算子的模板分解为差值模板和公共模板, 然后通过相邻差值模板的差异比较, 找出边缘强度最大的方向, 并计算出相应的边缘强度值, 避免了将8个方向的边缘强度全部算出, 减少了 Kirsch 算子的模板与原图像的卷积运算. 公共模板和原图像的卷积则利用灰度信息处理时得到的积分图像来加速. 实验证明应用这种快速算法的 Kirsch 边缘检测,运算量比当前主流快速算法(FKC 算法)有较大幅度的减少. 另外, 运用模板分解和积分图像减少卷积运算的思路具有一定通用性, 实例说明此思路可用于一些其它边缘检测和空域滤波算法中.     

一种有效的指纹图像方向滤波增强算法 *

方向滤波是沿着指纹纹线方向滤波的方法。一种方向滤波算法的有效性主要依赖于指纹图像方向估计的准确性和滤波模板构造的合理性。首先利用对低质量指纹图像鲁棒性较高的掩膜法估计点方向 ,并将点方向转换为块方向 ;然后使用八个方向的平滑滤波模板和锐化滤波模板 ,对指纹图像滤波进行增强 ;最后对增强后的指纹图像二值化。通过对 FVC2000指纹数据库 DB2中的指纹图像作增强处理 ,表明该算法增强效果较好。     

Matlab GUI在低质量指纹图像增强中的应用

低质量指纹通常被定义为模糊、高噪声、低对比度等情况下的指纹.利用人体固有的指纹生理特征来进行个人身份鉴定的指纹识别技术中,图像增强技术是其中一个非常重要的步骤.低质量指纹图像增强效果直接影响低质量指纹图像的识别效果.文中在简介指纹识别过程的基础上,以一种典型的低质量指纹图像增强算法-Gabor滤波增强算法为例,重点阐述了Matlab GUI设计的一般步骤及其在低质量指纹图像增强中的具体实现.对用户开发Matlab GUI应用程序和利用GUI处理图像等相关问题都有一定的借鉴意义.     

掩膜法与Gabor滤波在指纹增强中的应用

在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响指纹特征提取及指纹鉴别的识别率.为了解决指纹采集仪采集图像对比度差而且指纹损坏严重情况下识别效果不佳的问题,采用了对反锐化掩膜后指纹图像采用Gabor滤波方法进行图像增强的算法.用反锐化掩膜法预处理指纹图像,并用Sobel算子求取图像的水平和垂直梯度图,把预处理后图像与Gabor函数卷积得到增强图像,可以恢复指纹采集图像中难以识别区域,清楚再现指纹纹理.结果表明,掩膜法与Gabor滤波算法结合在指纹图像增强中可以达到理想的图像增强效果.     

谱图傅里叶变换与谱图小波变换基分析研究

卷积神经网络在欧氏数据上取得巨大成功之后,开始在图结构、几何流行等非欧数据上泛化.当前图卷积神经已成为研究热点.在数字图像去噪、压缩、增强、融合以及加密方面傅里叶变换与小波变换是不可或缺的处理手段,在图卷积神经中有卷积定理将傅里叶变换用于实现图上的卷积运算,谱图小波变换也只是实现了卷积的快速算法,都是围绕如何在图结构上...     

一种快速Bilateral滤波器的设计与实现

本文提出了一种Bilatral滤波器的快速算法.在算法的设计上,首先对空间邻近度函数建立一组动态掩模,代替原始耗时的逐点运算,时间降至原有时间的三分之二;再离散化亮度相似度函数,使整个Bilateral滤波器计算公式形成卷积形式;在算法的实现上,引入了快速傅立叶变换FFT进行加速,时间复杂度由卷积运算的0(N2)降至O(Nlog2N),降低了一个数量级.     

指纹图像增强与特征提取

在指纹匹配中,从指纹图像中自动和可靠地提取特征点是一个关键性步骤.输入的指纹图像质量在自动识别和认证算法中起着重要的作用.基于脊线的频率和方向,提出了一个快速指纹图像增强和特征提取算法.指纹图像增强首先求出指纹的方向场,然后根据方向场进行滤波.指纹特征提取则先从细化图中得到特征点并剔除伪特征点.实验结果验证了该方法的有效性.