浅论遥感图像中特定目标的自动识别

本文介绍了一个TM遥感图像中城市居民地的自动识别系统。通过分析了TM影像的特点．选择最佳的各波段组合方案进行波段合成,接着利用闽值分割算法对合成的假彩色位图进行分割,然后采用面积分析算法对图像进行去噪处理,再对图像进行聚类处理来提取特定目标,最终识别出特定目标。     

一种自动识别最优阈值的图像分割方法

阈值分割是图像分割的常用方法,但至今没有一种对多数图像都适用的阈值选择的通用方法。本文基于图像的灰度级特征,以前景和背景最大程度地分开为判据,提出了一种简捷的自动识别最优阈值的图像分割方法。该方法对更多图像都可以给出最佳的闽值,达到较好的图像分割效果。     

基于概率神经网络的寄生虫卵显微图像识别

病原体(虫卵)检测是诊断寄生虫病的最常用和最可靠的方法。该文对寄生虫卵显微图像的自动识别进行了研究,设计了一个基于概率神经网络的分类器。通过对血吸虫等9种寄生虫卵的显微图像进行自动识别,取得了平均正确识别率为99.23%的较好结果。     

彩色扫描地形图中街区式居民地的自动识别

为自动识别彩色扫描地形图中使用晕线填充绘制的街区式居民地,首先通过Gabor滤波检测晕线得到居民地候选区;然后在候选区中利用曲线跟踪算法识别居民地轮廓;最后进行线性插值连接和几何校正,以解决居民地轮廓不闭合和道路两侧居民地整齐排列问题.通过对5幅典型的居民地样本的实验,论证了文中方法的有效性和实用性.     

指纹自动识别系统

介绍了一个指纺自动识别系统的工作过程，从指纹的预处理，特征提取到识别，侧重于指纹自动识别中的图像分析。     

一种基于EMD非相似距离度量的车型自动识别新方法

车型自动识别是近几年发展起来的智能交通系统中的重要组成部分。是图像处理和模式识剐应用研究领域的一个热点．本文在车型识别技术中创新地引入新的分类处理方法-图像堆土机非相似距离度量及其快速近似算法策略。并给出仿真示例处理结果。     

高压输电线路巡线机器人目标自动识别跟踪方法

在巡线机器人目标自动识别跟踪方法中，转换图像信号时易产生噪声，影响识别跟踪结果的准确率。为此，设计了一种新的高压输电线路巡线机器人目标自动识别跟踪方法。首先采用卡尔曼滤波技术对图像进行滤波处理，然后根据Haar-Like特征将图像转换为便于机器人识别的灰度图像。基于此，采取背景差分法排除灰度图像中非识别目标的背景，再根据亮度特性和色彩特性自动识别跟踪目标。以某地区的一段高压输电线路作为测试对象，实验结果显示，本文方法的识别图像受噪声影响较小，且自动识别跟踪的有效性更高。     

一种基于超声检测图像的缺陷自动识别算法

传统探伤都是通过大量的人力对探伤图逐一判断,探伤效率低下,正确率不高。本文针对探伤A超图像序列提出了一种自动识别探伤的算法。通过分析探伤图像,首先对原图进行k-means聚类的分割,得到带有虚景的探伤声波图像。为了抑制虚警,得到完整的声波图像,本文使用了投影算法,并取得了很好的效果。最后在得到的声波图像上进行底波和缺陷波的检测,实现缺陷的自动识别。实验表明,本文提出的方法具有很高的准确率。     

分形特征提取在FMI图像识别中的应用研究

上世纪90年代,斯伦贝谢公司推出了全井眼地层微电阻率扫描成像仪,其扫描所获得的FMI(Formation Micro Imager)图像很好地反映了岩石的地质结构,但是,在FMI图像自动识别领域中,由于图像的复杂性,其边缘特征应用一直很少。本文通过对FMI图像的分析,讨论了其分形特征提取方法及应用的可行性。本文关注FMI图像的结构特征,并基于此初步研究其边缘特征提取方法。     

机动车牌照图像二值化提取的研究

为了能自动识别机动车牌照,除了车牌区域定位以外,还有一个非常重要的步骤就是要得到一个满意的二值化图像以便字符的分割和识别。文章比较了多种灰度转换算法,归纳出适合我国机动车牌照颜色及搭配特点的算法,在分析全局阈值法和局部阈值法优缺点的基础上,提出了两种方法相结合的图像二值化算法。该算法不仅能较好地保留图像的细节,还能有效地消除伪影的干扰。     

使用层次型结构模板和神经网络方法进行汽车牌照识别

汽车牌照自动识别是一个具有重大实际意义的课题。广泛应用于道路交通流量监测、交通违章自动记录、高速公路自动收费系统、车库自动收费管理等方面，本文以宁波北仑港保税区的车辆管理系统作为研究背景，在研究过去的车辆汽车牌照自动识别算法的基础上，开发了基于层次型结构模板和神经网络方法的图像汽车牌照识别方法，有效地提高了识别率。     

人脸识别技术在案件侦察中的应用

在一些刑事案件的侦察中,通过图像资料确定犯罪嫌疑人的身份是一个困难而重要的侦察步骤。本文探讨了一种计算机人脸图像自动识别方法。在一些具体的案例中得到了应用,效果良好。     

基于灰度多值化的身份证号码识别

为了方便警察在公共场所核对居民的身份证信息,实现身份证号码的自动识别,提出了一种基于灰度多值化的身份证号码识别方法。该方法的思想是先找到身份证的四条边缘在图像中的位置,根据身份证号码所处区域在身份证中是固定的,可以定位到身份证号码所在区域;采用投影法分割出身份证号码单个字符;将单个字符灰度图像进行多值化处理,提取字符的网格特征,利用模板匹配法识别出字符。该方法不仅能快速地识别出号码,而且对于比较模糊或亮度不均匀的图像也能准确地识别。     

用于微表情识别的改进双流浅层卷积神经网络

在微表情自动识别任务中,浅层卷积神经网络和深层网络相比更好地改善了网络训练过拟合的情况,但是多数浅层卷积神经网络存在输入特征单一和提取高维有效特征能力不足的问题.针对上述问题本文同时使用图像的灰度特征和运动特征表征原图像,并且提出了一种改进双流浅层卷积神经网络(Enhanced Dual-stream Shallow ...     

单波段单极化SAR图像水体和居民地信息提取方法研究

SAR图像上水体和居民地信息的提取在实际应用中具有重要的意义。为了更好地提取SAR图像上水体和居民地,以单波段单极化Radarsat-1 SAR图像为研究对象,首先利用半变异函数分析样本图像的结构特性来确定纹理信息提取的最佳参数;然后,在此基础上基于灰度共生矩阵计算SAR图像均值、角二阶矩和熵3种纹理测度,建立了适于图像分类的多维特征空间,从而有效地增强了水体和居民地信息;最后通过样本采集,使用支持向量机分类器进行水体和居民地信息提取,并采用近期归一化植被指数(NDVI)数据和分类结果进行目标层融合来消除山体因素的影响,信息提取的结果显示,分类总体精度为82.57%,Kappa系数为0.58,较准确地提取了水体和居民地信息。     

一种印刷质量在线监测系统的设计

本文提出了一种印刷质量在线监测系统.该系统能够观察到高速运动的印刷品图像,并对图像中的号码部分具有自动识别的功能.本文详细介绍了该系统的工作原理和软硬件设计方法.     

微机上的指纹自动识别系统

本文由指纹的预处理，特征提取到识别，系统地给出一个微机上的指纹自动识别系统的工作过程。此方法不仅对清晰的指纹图像效果很好，而且对模糊的指纹图像不完全的指纹图像也有较好的效果。     

二值指纹图像方向图算法

在指纹自动识别过程中,指纹的纹理特点决定了方向信息的重要性。图像的增强、二值化、分割、模式分类以及压缩等许多地方,都用到了方向信息。方向图是方向信息的表示方法,方向图的准确性决定了自动识别过程中各种算法的效果。本文在二值化处理的基础上,提出了一种不受背景干扰的指纹图像方向图算法,能够准确地反映了指纹模式区的纹理方向。实验证实我们的算法具有良好的鲁棒性,可用于二值化的后期处理。     

基于图像技术的EAN-13条码识别系统设计

条形码技术作为一种数据采集和自动识别技术应用非常广泛。为了更好地满足应用场景的自动化功能需求,利用图像处理相关技术,对EAN-13条形码识别的相关算法进行了研究。首先,针对采集到的条形码图像进行图像预处理,包括图像灰度化、基于Hough变换的图像倾角矫正、目标分割和图像滤波;然后根据条形码编码的既定规则,采用平均值法和校验码验证法对条形码进行译码;最后,利用MATLAB仿真软件,设计了一个条形码识别系统。通过实验验证,所设计的系统识别率可以达到99%以上,取得了很好的效果。     

图像数学形态学变换的Delphi编程实现

基于数学形态学变换的原理,对这类图像给出了计算机自动识别算法,并通过计算机编程实现。结果可以看出,处理后的图像在保持基本形态不变的情况下,较好地解决了磨粒粘连问题,并且图像的质量得到了改善。