基于模板匹配的发票号码识别算法

针对数字识别系统中的发票号码识别问题,提出了一种有效的基于模板匹配的发票号码识别算法.通过对发票数字图像进行前期处理以获得单个字符图像,根据印刷体数字二值化后矩阵特点,基于模板匹配的思想,将待识别字符图像与模板图像进行信息区叠加,对叠加后的图像进行不匹配像素统计,从而得到匹配系数,取匹配系数最小值为最佳匹配.结果表明,该方法简单有效,抗干扰性强且识别率较高,识别发票图像准确率可达99%.     

一种基于模板匹配的人民币纸币面额识别方法

从图像处理的角度论述了人民币纸币的识别方法.针对人民币纸币面额种类少的特点，提出了采用模板匹配的方法.传统的二维模板匹配虽然实现简单，但计算量十分庞大，花费时间太长，针对此情况采用了当今发展比较成熟的一维灰度投影的模板匹配算法.该算法通过图像灰度投影变换，形成一维图像，并用一维图像进行快速匹配.试验结果表明，后者在保证了匹配准确率略高的前提下，识别速度明显高于前者，从而提高了设备的识别速度，使之更具有了实用性.     

重轨生产线钢坯字符识别方法

针对重轨生产线钢坯支支跟踪的需求,研究了一种基于计算机视觉的钢坯字符识别方法.该识别方法对在线采集到的钢坯字符图像采用基于最大类间方差的多级分割滤波与聚类处理突出字符目标区域,从而精准定位出钢坯字符;采用基于智能多代理者的切分算法来完成钢坯字符的精确切分;采用模板匹配与结构特征识别相结合的多级识别方法来正确识别出钢坯字符.实验结果表明所提出的算法能正确快速地识别出钢坯号字符.     

车牌的字符分割和字符识别的研究与实现

本文提出了一套简洁高效的车牌识别方法.首先,在字符分割上,改进了传统的投影算法,采用了在二值中对白色像素进行垂直投影的方法;识别则采用了一种基于模板匹配的方法,并结合统计学进行,即利用现有的特征向量,从待识别的图像中提取若干图像的特征向量与模板相对应的特征向量进行比较,计算模板向量和现有向量之间的相似度,然后将现有特征...     

基于切线距离的中国手指语字母手势识别

提出了一种基于切线距离的中国手指语字母手势识别方法.首先对中国手指语字母手势图像进行预处理,然后用原型模板匹配的方法进行识别,并用切线距离作为测试样本与模板之间的相似性度量准则,以消除平移、旋转、缩放、粗细变化等视觉敏感问题.试验结果表明,此方法对中国手指语字母手势图像进行识别是可行的.     

基于梯度模板匹配的眉毛识别方法

针对基于快速傅里叶变换的眉毛识别方法 (FFTER)识别速度较慢的问题,设计了一种新的基于梯度模板匹配的眉毛识别方法 (GTMER).该方法识别速度更快,更能够适合于实时应用.首先,利用图像梯度特征,快速匹配出纯眉毛模板的最相似区域;然后,通过小范围内的精准调整,得到一个准确的匹配位置;最后,利用傅里叶频谱距离,将待处理眉毛图像识别出来.实验表明:GTMER的识别速度最高比FFTER提升约38%,同时在BJUTED眉毛数据库上的识别正确率也达到98.12%.     

一种快速车牌识别系统

本文提出了一种基于模板匹配的快速车牌识别方法。该方法运用了数学形态学知识进行车牌的定位,然后采用基于模板匹配的相关函数做相似度测试,完成字符识别。经大量实验证明该方法能有效地完成不同解析度和不同模糊程度的车牌识别工作,而且识别精度高、速度快,能满足实际系统的要求。     

多阶微分环形模板匹配跟踪方法

基于环形模板结构提出一种新的模板匹配跟踪方法,在匹配准则函数中增加了图像的多阶微分匹配信息,在确保算法具有旋转不变性的前提下,可有效提高算法识别的准确性.匹配模板中的像素按环形结构排列,环形结构的中心对称性确保了算法具有旋转不变性.根据图像的灰度值可计算图像的各阶微分值,匹配准则函数由灰度匹配值和各阶微分匹配值共同构成.微分匹配信息中包含了图像的细节信息的匹配结果,因此可提高算法识别的准确性.仿真结果表明:该方法可应用于序列图像的目标识别,在背景复杂或目标发生较大旋转变化的情况下,该方法的识别性能明显优于传统方法.     

基于掌纹的身份自动识别方法综述

回顾了身份自动识别技术的各种方法,按照识别特征的不同,对掌纹的识别方法进行了分类综述,主要介绍了基于模板匹配的方法、图像分析的方法、基于线特征的方法、傅立叶变换(Fourier transform)的方法、Sobel算子和形态学的方法、K-L变换的识别方法、二维Gabor滤波器的方法、F isher-palm s方法、模板学习、小波变换的方法。最后提出了掌纹识别技术今后的发展方向。     

人民币纸币冠字号码字符识别方法研究

以倾斜校正算法和模式识别算法2项核心技术为目标,充分利用霍夫变换法和最小二乘法在直线检测中的优点,采用一种结合霍夫变换法和最小二乘法的直线检测算法来求得人民币纸币图像的边缘直线及边缘直线的倾斜角度参数,并采用图像旋转变换算法实现对原倾斜人民币图像的倾斜校正。采用Hopfield神经网络的联想记忆功能,缩小待识模式与标准模板的差异,再用模板匹配法对Hopfield神经网络的输出结果进行识别,得到最终的识别结果。实验证明,结合Hopfield神经网络和模板匹配法的人民币冠字号码识别方法具备较高的识别率。     

基于颜色特征的图像摘要算法

提出了一种基于颜色特征的图像摘要算法.首先将原始图像的RGB颜色模型转换到HSI模型中进行量化并转换为一维矢量,然后将图像分为64块,取得每个块内颜色的特征均值,最后进行量化产生固定长度的图像哈希序列.实验结果表明,相似内容的图像哈希距离较小,而不同内容的图像哈希距离较大.该算法还具有一定的篡改检测能力.     

基于亮度小波变换和颜色改善的彩色图像去雾研究

针对户外薄雾条件下彩色图像对比度降低问题,提出了一种有效的图像去雾方法.先将图像亮度分量进行小波变换;然后对该分量图像的低频部分利用大气散射简化模型进行反锐化掩蔽高通滤波,亮度分量图像的高频部分采用非线性变换提升后,进而将处理过的低频、高频部分进行小波反变换重构出新的亮度图像,再利用HIS反变换出初级去雾图像;最后采用...     

基于HIS颜色空间颜色对的图像检索系统

提出了一种在HIS空间中进行的基于颜色对的图像检索算法.为突出颜色在画面中的位置在内容检索上的作用,算法在HIS颜色空间的上对各颜色分量进行量化,用颜色对来描述图像的颜色特征,定义了基于颜色对的相似度度量,利用图像颜色特征进行相似度匹配和检索.实验结果表明,该算法能比较快速、有效地针对图像内容进行检索.     

基于复杂背景的彩色图像肤色分割

在使用单个颜色空间进行肤色检测的基础上,提出利用YCbCr和YIQ两种颜色空间同时对单帧图像进行肤色提取的方法,然后对提取的图像进行像素融合和数学形态学处理.实验结果表明,这种方法在确定人脸区域时,简单快速,且减少了人脸的漏检率.     

基于微粒群算法的彩色图像增强研究

在增强彩色图像问题中,把图像增强看作最优化问题,提出了一种基于微粒群算法的彩色图像自适应增强方法．将在RGB空间表示的降质图像转换到与人类视觉系统特性相适应的HIS颜色空间进行增强,提出了应用于亮度1分量的新的目标函数．使用此方法可以自动地找出降质图像归一化的非完全口函数的最优参数值,对原始图像降质类型进行正确的推理．仿真结果表明所提出的方法在自动拟合灰度的广义变换上有很好的性能,图像增强效果显著．     

基于WLS的Retinex单幅夜间彩色图像增强方法

为了提高夜间可视效果,针对单幅夜间彩色图像,作者提出一种基于加权最小二乘(WLS)的Retinex增强算法.首先构造优化的颜色恢复函数,然后在HSV(hue,saturation,value)颜色空间下,根据夜间图像的亮度与梯度特性构建WLS框架对图像照度分量进行估计,获得仅包含物体本身特性的反射分量图像,通过颜色恢复函数与Gamma校正等操作进行颜色恢复与补偿,实现夜间彩色图像增强.实验结果表明:该算法增强效果显著,与其他算法相比,具有消除"光晕伪影"现象、抑制噪声、颜色保真和较好保留边缘细节信息等能力.     

一种RGB模型彩色图像增强方法

为了研究基于全参考图像的RGB模型彩色图像增强方法及其质量的客观评价方法,依据RGB模型彩色图像分解后得到的颜色分量具有相关性的理论,应用基于点处理的灰度图像的灰度变换理论,提出了基于像素值区间变换系数相同的和基于分量的变换系数比例一致的图像增强算法.实验结果表明,提出的算法均可用于一定目的的RGB模型彩色图像的增强,由给出一组基于误差的单位像素的增强质量的客观评价的计算公式计算出的数据可用于彩色图像的增强质量的客观评价,且与彩色图像的增强效果的主观质量评价结果是一致的,可用于彩色图像增强质量的评价.     

基于高斯函数的LED彩色图像分割方法

提出了一种基于高斯函数的LED彩色图像分割新方法,利用彩色分量值,通过高斯函数的模板进行滤波,直接分割出有用数字信息的二值图.改变了传统的将彩色图像转为灰度图像再进行分析的方法,充分利用了色彩信息.实验结果表明,该方法分割效果好,快速简单,满足实时性要求,是一种高效的新算法. 更多还原     

一种新的颜色空间量化方案

详细介绍样本颜色的采集方法、采集软件的设计以及数据的处理方法；提出了基于BP神经网络的样本颜色处理方法，介绍其在图像特征的抽取、区域分割的应用。     

Study of Polarization Image Color Fusion Method Based on Color Transfer

Based on the characteristics that human eyes are sensitive to brightness and color, the lightness information of visible image and degree of linear polarization and polarization angle were fused in hue-saturation-value(HSV) space. To meet the observation of human eyes, hue adjustment based on color transfer was carried out to the fused image and hue was adjusted by polynomial fitting method. Hue adjustment method was improved considering the complicated real mapping relationship between hue gray scale of fused image and reference template image. The result shows that the color fusion method presented in this paper is superior to the traditional pseudo-color method and it is helpful to recognize the target from the environment correctly. The fusion result can reflect the difference of objects polarization characteristic, and get a natural fused image effect.