全自动划片机自动识别对准技术的研究

主要阐述了数字图像处理技术在全自动划片机中的应用,简单的分析了自动识别对准技术的原理及实现手段,为其他电子专用设备中自动识别对准的应用提供一些思路与技巧。     

基于核机器学习的腔体滤波器辅助调试

 研究了一种基于核机器学习的腔体滤波器辅助调试方法.该方法根据工程中的调试经验数据,首先使用核机器学习算法建立了螺栓调整量和滤波器电性能之间的影响关系模型.然后应用此模型,使用优化技术构建了滤波器的辅助调整方法.实际滤波器的实验结果表明了该方法的有效性.该方法比较适用于工程中批量生产的腔体滤波器的辅助调试.     

用于手背静脉注射的图像自动识别与标注

针对医疗领域的手背静脉识别研究甚少的问题,提出一种用于静脉注射的手背静脉自动识别的方法。分析了静脉穿刺的特点以及适合注射的静脉条件,在近红外光下获得全局手背静脉图像的基础上,首先对图像进行预处理获得完整的细化图像,再利用改进的区域生长法分别对每条静脉进行提取和分析,最后用模板匹配法识别选择最适合穿刺的静脉部分。实验结果表明：该方法能够实现对适合注射的静脉部分进行自动识别与标注。     

基于机器学习的网络感知评估方法

提升网络感知和客户满意度一直是网络优化的工作主线,而KPI指标无法反映网络真实感知情况,传统通过调研了解客户满意度的方式存在很大局限性。本文深入研究了KPI指标和网络真实感知的映射关系,通过大数据挖掘和机器学习建模实现了感知权重因子的量化,以此为基础完成了一种基于机器学习的网络感知评估方法,为客户满意度提升工作提供了全新的分析思路和支撑手段。     

复杂背景下的汽车牌照自动识别系统

分析了目前存在的车牌自动识别系统及其相应的问题,提出了一种在多分辨率下串行运算的金字塔结构的车牌自动识别系统.该系统由两个重要步骤组成:1)基于灰度方差的车牌定位算法,2)结合连通域分析和投影分析的字符切分算法.通过大量的实验证明该方法准确率高,鲁棒性好,速度快.     

基于机器学习的激光遥感图像多目标检测方法

目前方法检测多目标激光遥感图像时,其未处理遥感图像的辐射量失真情况,导致检测方法的平均识别率、平均精度均值低和检测效率低。提出基于机器学习的激光遥感图像多目标检测方法,该方法处理激光遥感图像辐射量失真情况,通过校正辐射和辐射匹配获取到更清晰和真实的遥感图像,结合改进的原始Mask R-CNN网络,引入分级跳连法和K均值聚类算法,解决Mask R-CNN网络不适用于激光遥感图像检测的问题,采用改进的机器学习,实现激光遥感图像多目标检测。实验结果表明,所提方法检测出激光遥感图像中的全部目标,平均识别率为95.6%,目标检测时间为0.02 s,平均精度均值达到77.5%,因此,该方法有效提高了平均识别率、平均精度均值和检测效率。     

脉冲压缩雷达抗电子攻击性能研究

脉冲压缩技术是雷达与干扰进行功率对抗的一种有效的技术手段,本文详细的分析了脉冲压缩的原理和信号特点,对攻击脉冲压缩雷达的方法进行了研究。     

调频连续波的一种匹配滤波处理方法

脉冲压缩雷达中广泛使用调频连续波形,使用匹配滤波的处理方法。但对大时宽带宽积的任意调频连续波其匹配滤波器的设计是比较困难的。该文提出一种比较易于实现的匹配滤波处理方法,具有较大的实用价值。     

基于MATLAB线性平滑滤波器的设计

本文采用MATLAB透行线性平滑滤波器设计.结果表明,线性低通平滑滤波器可以有效的消除嗓声,当所用的平滑模板的尺寸增大时,消除嗓声的效果增强,同时所得的图像变得模糊,细节的锐化提度逐步减弱.     

数码管数字仪表自动识别方法的研究

对计算机实现七段数码管显示的数字字符的自动识别方法进行了研究。利用开放计算机视觉库(OpenCV)和VisualC++6.0组建实验平台,对数码管数字仪表的预处理过程和数字字符的正确分割与识别进行了研究。预处理过程主要包括灰度转换、中值滤波平滑、二值化以及去除噪声等几个方面。分别利用穿线法和模板匹配法对七段数码管式数字仪表进行识别。采用七段数码管式出租车计价器作为原始图像,研究结果表明,这两种方法都能获得比较好的识别效果。     

基于在线学习的压缩模版的目标跟踪算法

利用压缩感知(CS)矩阵建立压缩特征模版,通过在 线学习,实现一种更高效的目标跟踪算法。首先利用符 合有限等距性质的随机感知矩阵,取得跟踪目标表面特征的压缩模板;然后利用模板匹配 确定目标区域, 同时在跟踪过程中在线学习目标外观变化,并以此更新目标模板。采用了局部模板更新策略 ,使目标模板 更为准确,更能体现目标的变化状况。采用了模板匹配的确定性跟踪方法,大大减少了大量 正负样本的采 样,降低了算法复杂度。实验结果表明,与压缩跟踪(CT)算法相比,本文的基于在线学习的 压缩模版跟踪算法在时间性能 上有了明显提升,采用Kalman滤波器加速跟踪可提高6倍以上的时间性能,在多个标准测 试序列中的跟踪成功率也有了明显提高,有效地防止了跟踪中的漂移现象。     

面向引线框架缺陷的图像配准算法

为了降低引线框架缺陷识别的误检率,比较了基于灰度的模板匹配和基于特征的匹配算法之间的优缺点,并针对引线框架缺陷检测中参考图和检测图存在差异的特点,提出基于区域定位和不变矩的特征匹配算法。该算法通过边缘检测定位出特征区域,并用不变矩进行区域特征描述。在缺陷识别试验中,相比于模板匹配算法,该算法表现出更快的结算速度,更高的配准精度,更低的配准失败概率。结果表明,该配准算法适用于引线框架缺陷识别,降低误检率。     

一种针对图像脉冲噪声的改进中值滤波算法

针对中值滤波算法在图像脉冲噪声处理中存在的不足,提出一种新的改进中值滤波算法.该方法根据噪声图像的极值和像素点滤波窗口的局部信息对滤波窗口内像素点(含待处理像素点)是否为噪声点进行判断,剔除滤波窗口内的噪声点,然后根据新的滤波窗口及待滤波的中心像素点灰度值信息进行滤波操作.以迭代的方法更新噪声图像中的每个像素点,从而去除图像中的脉冲噪声.实验结果表明,与传统中值、加权中值、多级中值滤波方法相比,该方法能有效去除图像中的脉冲噪声,并保持图像细节特征完整.     

基于OpenMV的智能“寻的”小车控制系统

选择使用拥有STM32F427的OpenMV作为MCU,设计了一辆基于机器视觉的循迹避障智能小车系统,能够从标记的指定位置出发,迅速找寻规定场内随机点亮的信号表示灯。该设计使用摄像头模块系统进行图像采集,得到障碍物的位置信息,通过进一步使用采集到的障碍物图像进行测距,从而得到障碍物的位置信号。采用FAST特征点检测算法、NCC模板匹配算法、PID控制算法、单目视觉测距算法等,小车前方有障碍物则曲线行使,避开障碍物,无障碍物则直线行驶,实现自动行驶的目的。本系统通过多次实验验证并实现自动“寻的”避障的功能,具有灵敏度高、稳定性强等特点。     

一种自适应角域模板建立方法研究

模板匹配方法是一种常用的一维距离像识别方法。针对该方法应用中的姿态敏感性问题,提出了自适应姿态角域平均一维距离像模板建立的方法。通过理论分析证明平均一维距离像具有良好的稳健性。姿态角域平均一维距离像相关性分析表明自适应姿态角域平均一维距离像可以表征目标不同姿态下的一维距离像。利用实测数据,通过仿真测试表明自适应姿态角域平均一维距离像模板建立方法是可行的。     

一种基于小波和Wiener相结合图像去噪新方法

本文提出了一种新的小波变换和维纳滤波相结合的图像滤波方法.该滤波方法首先使用小波变换,将图像信号从时域变换到频域,结合新的wiener方法对图像的高低频结果进行滤波处理。改进的自适应Wiener滤波器可以根据图像特性,在给定的多个模板间对图像进行自适应模板选择,使得滤波效果更加理想。实验结果表明,本文提出的方法比传统的维纳滤波和小波阈值去噪方法有较大的改善。     

基于多模板匹配的自动人脸检测

本文提出了正面人脸检测的一种新算法.不同于以往将人脸看作高维空间中的单一聚类的方法,本文提出,人脸在高维空间中以多聚类形式存在.并采用最优聚类的方法将人脸分为四个聚类.以每个聚类的中心为一个模板,通过基于马氏距离(Mahalanobis distance)的多模板匹配法,检测出图像中的人脸.实验结果表明,该方法优于基于单一聚类的方法.     

基于模板匹配的太赫兹光谱识别物质方法

针对混合物成分识别难题,采用太赫兹时域光谱技术获得物质的特征吸收光谱,研究0.1～7.0 THz宽带太赫兹吸收光谱处理方法和特征光谱识别方法.先扣除空气环境中环境噪声、背景噪声和随温度变化的水蒸气吸收谱对待测物质造成的影响,获得用于识别的太赫兹吸收光谱;基于模板匹配、数值平滑、主吸收峰提取与识别和混合物成分判定等方法,...     

基于多任务学习的立体匹配算法

引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。