基于Pseudo—zernike不变矩的肺部图像特征提取及分类研究

为准确、快速地分析肺部图像的特征,提出了一种基于Pseudo—zernike不变矩的肺部特征分析方法。通过对肺部图像进行预处理和基于Pseudo-zernike不变矩的特征提取,利用具有良好识别性能的SVM分类器对提取的肺部图像特征值做分类研究。实验结果表明,该方法能够很好地表征肺部图像的特征,具有良好的分类准确率。     

基于Zernike矩的人体行为识别

为了保证特征提取的有效性,更完备地描述人体行为序列,提出了一种基于Zernike矩的人体行为识别方法.该方法利用规范化的运动历史图像(MHI)进行图像序列的表示,从中提取出基于Zernike矩的统计描述作为特征向量进行识别.同时,提出了一种利用图像的重建过程确定分类时采用的Zernike矩的最高阶次的算法.实验中,对8类不同的人体行为进行了测试.应用Zernike矩特征的分类精度高于用规则矩和Hu矩作为特征的方法,证明了基于Zernike矩的人体行为识别方法的有效性.     

基于几何不变矩的交通标志识别

以警告交通标志图像为研究对象,首先采用Hu不变矩来提取交通标志图像特征,然后利用最小矩距离法和相关系数法对交通标志进行识别。实验结果表明,该方法具有很好的识别能力,对旋转、缩放后的图象可以达到较高的识别率,基于Hu不变矩的几何特征提取算法在图像识别中的应用是非常有效的。     

基于Zernike矩和BP网络的道路交通标志识别方法研究

道路交通标志的背景相当复杂,颜色失真严重并存在不同程度的几何失真现象。不变矩是图像的一种统计特征,具有平移不变性、旋转不变性和比例缩放不变性,被广泛的应用于图像识别中。在研究了Hu矩和Zerni—ke矩基础上,提出基于Zernike矩与BP网络相结合的道路交通标志识别方法。识别过程分别对图像进行了Hu矩和Zernike矩特征提取、BP网络训练与测试、对形变图像进行分类识别。结果表明：基于Zernike矩和BP网络的交通标志识别方法具有很强的抗图像平移、缩放和旋转识别能力,实现简单、训练速度快、识别率高等特点,且识别准确率优于Hu不变矩目标自动识别。     

Hu不变矩识别算法在自动浇注系统中的应用

浇口杯自动识别技术是实现铸件浇注自动化的关键.研究一种基于图像边缘不变矩的浇口杯识别方法,即先对浇注图像进行灰度化与阈值分割等图像预处理,然后利用Canny算子提取浇口杯边缘特征,最后通过计算不同型号浇口杯边缘Hu不变矩的方法完成识别工作.识别结果既可为浇口杯液位自动检测提供匹配模板,又可为浇注自动控制提供良好决策依据,符合应用要求现实可行.     

一种基于变精度粗糙集的图像分类方法

基于变精度粗糙集,引入近似区分矩阵的概念,提出一种基于颜色特征的图像分类模型及其分类算法.变精度粗糙集理论在数据分类应用中主要是将集合间精确的包含关系改为多数包含关系,既允许一定程度的错误分辨率存在.用该方法进行图像资源的分类,克服了经典粗糙集不宜处理带有噪声的数据和决策表不协调的分类问题的缺陷,同时又大大简化分类规则,且形成的规则集便于用户理解.完善近似空间的概念.实验结果表明：在处理决策表不协调的图像分类问题,变精度粗糙集方法性能良好,分类准确、高效.     

一种基于不变矩和最小范数分类的图像识别方法的研究

图像识别与理解技术是一种应用广泛的人工智能和计算机视觉技术.基于视频图像的自动报警监控系统是一个非常有意义的研究领域,同传统的自动报警装置相比,其既可以防止误报,又可以防止漏报,还可以做到只记录有害异物入侵时的信息而不记录其它冗余信息,克服了传统报警装置的缺陷.特别是在无人值守或人不宜值守的场合,图像自动报警系统更显示出了极大的优越性.实现图像报警的关键是准确地进行异物识别.提出了一种基于不变矩(矩不变量)和最小范数分类识别异物入侵的一种方法.矩不变量不随图像平移、旋转和大小比例变化而改变,利用矩不变量的方法可以有效识别各类形状的物体和图形,解决了文献上仅利用异物面积大小来判断异物是否有害的方法所不能解决的图像面积和异物到摄像头距离有关的缺陷.矩的方法可以非常有效地判断具有固定形状的各类物体和图形,这些物体的共同特征是形状固定.提出了基于矩不变量的利用泛函分析中的有关理论对形状不固定的事物进行识别的方法.实例证明,该识别方法非常有效.     

基于Zernike矩的抗旋转攻击图像感知哈希算法

以Zernike矩为特征图像感知哈希算法,由于Zernike矩对图像旋转具有不变性,使得算法具备了旋转攻击下的鲁棒性;同时由于Zernike矩是图像的正交表示,能够很好地提取图像的内容,使得算法具有良好的区分性.算法首先将图像归一化,然后提取图像Zernike矩作为特征,经过密钥置乱后,对特征进行量化生成哈希串.算法在...     

基于Contourlet变换和不变矩的图像检索方法

利用Contourlet变换具有良好的稀疏特性及其能准确捕获图像中边缘信息的特性,提出一种基于Contourlet变换和不变矩的图像检索方法.利用Contourlet变换分解得到高、低频子带,计算各高频子带的信息熵和低频子带的7个不变矩构成图像的特征向量,采用不同权值的欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,该方法具有较高的查准率,能够对纹理图像进行很好的分类和检索.     

结合RSTC不变矩和LVQ神经网络的红外图像目标识别方法

通过分析比较红外图像的目标特征,为了达到理想的识别效果,在Maitra不变矩的基础上进行优化,选取RSTC不变矩作为目标识别的特征向量.采用LVQ神经网络建立识别模型,充分发挥神经网络的智能优势.对采集到的红外图像进行了测试实验,结果表明该方法可以提高识别效率.     

一种基于小波矩的图像识别方法

研究了一种基于小波矩的图像目标平移、缩放和旋转不变特征提取算法,将不变特征提取算法与BP神经网络结合,组成一个图像识别系统.目的在于提高图像处理的质量,这种方法有更好的实用性.在这个系统中,利用小波矩不变量不仅可以得到图像的局部特征,还增加了对图像结构精细特征的把握能力强的优点,把提取的图像目标平移、缩放和旋转不变特征馈人BP神经网络,完成有监督的不变性模式识别.在实验中,利用该方法对无噪、有噪图像,特别是相似物体图像进行识别,可获得98％的正确识别率;并且将其与一般不变矩特征的算法获得的实验数据进行了对比分析.实验结果表明,该方法在图像识别准确率和抗噪性能上都有较大的提高.     

小波和仿射不变矩的目标特征提取方法研究

不变矩是目标识别中重要而有效的特征提取方法。利用小波矩具有的多尺度、平移和旋转不变性进行特征提取,有较高的识别率。但当拍摄角度不同,图像发生形变,识别效果降低。针对这一问题,提出了一种将小波矩和仿射不变矩相结合用于目标特征新的提取方法,并验证本方法的鲁棒性更高,识别效果更好。     

基于不变矩的机器视觉车辆类型识别技术

针对智能交通领域汽车类型识别的应用背景，利用单目视觉开发了基于计算机视觉车辆类型识别系统；论述了单目视觉原理及特征提取的关键技术，利用不变矩及不变矩矢量在图像平移、旋转及比例变换时保持不变的特性，以其作为主要特征实现车辆类型有效识别。试验结果表明，该技术可以实现车辆类型的自动、快速和准确分类。     

基于视频的果蝇求偶行为识别和运动轨迹跟踪预测

针对人工检测果蝇求偶行为效率低、果蝇轨迹跟踪困难的问题, 提出一种基于视频的果蝇求偶行为识别和运动轨迹跟踪预测的方法。首先采用Ostu法实现图像分割,并使用外接椭圆锁定果蝇目标,根据果蝇位置关系和差值图像灰度均方差进行求偶行为误判筛除; 然后提取果蝇轮廓的形状特征(面积,周长,似圆度等)和7个不变矩特征,并依据特征信息实现果蝇求偶行为的识别; 最后采用卡尔曼滤波和特征匹配的轨迹跟踪方法实现运动果蝇的跟踪预测。实验结果表明,该方法能够准确识别果蝇的求偶行为和运动跟踪预测。     

基于图像轮廓特征和粒子群优化神经网络的气液两相流流型识别

根据流型轮廓特征提取的不变矩能有效检测出具有平移、旋转、比例变化的图像特性,提出了一种基于图像不变矩与粒子群优化神经网络相结合的气液两相流流型识别的新方法。该方法利用高速摄影系统获取水平管道内气液两相流的流动图像,经过图像处理后和形态学轮廓提取图像不变矩特征向量,并以此特征向量作为流型样本对粒子群优化神经网络进行训练,实现了对流动图像的流型智能化识别。实验结果表明,训练成功的粒子群优化神经网络能够快速准确识别水平管道内的7种典型流型,整体识别率达到97.5%,为流型在线识别提供了一种新的有效方法。     

基于SIFT-LBP的图像检索优化算法研究

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像特征提取和检索中精度、实时性以及对光照条件变化描述较差的问题,提出了SIFT和局部二值模式(LBP)相结合的图像特征提取算法。采用旋转不变LBP算法统计关键点周围16×16区域的梯度信息并计算周围9×9区域的LBP值,以区域中每个像素点为中心构建图像的SIFT-LBP特征描述子。采用了基于遗传算法的特征选择方法,剔除了特征点的冗余信息,降低了特征向量维数。实验结果表明,SIFT-LBP算法具有良好的特征匹配效果,对光照条件的变化具有较强的鲁棒性,进一步提高了检索准确率和检索速度。     

基于不变性特征的水下目标特征提取

针对水下成像环境的特殊性和复杂性,分析了在离散状态下比例因子对不变矩特征的影响,构造了基于区域矩的仿射变换不变量,以克服水下不确定因素给目标识别带来的困难,为了验证所提取特征的有效性,对球体、椭球体、三棱柱和四棱柱4类水下目标进行了特征提取试验．仿真试验结果表明,该方法在对简单背景水下图像的特征提取上能够取得较好的效果,可有效地克服水下图像灰度分布不均和环境不确定因素的干扰,实现了对水下目标的区分．     

基于小波矩的车牌字符识别研究

牌照字符识别是车牌识别系统中关键的一步,而字符识别的关键在于有效特征的选取.小波矩是小波多尺度分析与矩相结合的新的视觉不变量,图像的小波矩特征能很好地反映图像的局部和全局特征,并且具有较强的抗干扰能力.但不同的小波矩离散化方法在性能上有很大的差异.在分析小波矩和矩快速算法的基础上,引入了一种新的小波矩离散化算法用于车牌字符识别系统,以车牌字符图像的小波矩作为特征量,结合改进的BP神经网络实现了车牌字符的识别,获得了很好的识别效果.     

基于三维测量的奶牛体型性状指标的数据采集

采用立体视觉的三维测量方法重建奶牛的三维模型,实现了对奶牛的体型性状指标测量,首先通过立体标靶进行摄像头的标定,然后利用SIFT（scale invariant feature transform）尺度不变特征点匹配算法对图像进行特征点提取与匹配,最后通过投影矩阵计算匹配特征点的三维坐标;针对双目视觉中摄像头视角范围受限问题,提出通过在相邻视点的公共区域设置标记点,根据标记点计算不同坐标系的转换关系,将各局部特征点转换到统一坐标系下,从而实现不同视点下各局部区域的三维拼接.实验表明,采用该方法重建的奶牛模型较理想,测量精度和测量效率满足评定要求,能够取代手工测量.