基于透视投影不变性的空间平面多边形识别

在计算机视觉中，平面多边形的识别有着十分重要的意义．本文导出了一种五条直线间的透视投影不变量，提出了透视等价多边形的概念，并且用这种不变量和透视等价多边形的性质实现了空间平面多边形的描述和识别．这种方法的识别结果不但与摄像机的视点位置无关，而且具有比较好的抗噪声性能．实验结果证明了这种方法的有效性．     

基于游程平滑算法的英文版面分割

游程平滑算法ＲＬＳＡ是借鉴于游程编码的一种版面分割前期处理方法,经它处理后的版面图像被分成一个个孤立的子区域,对这些区域的有效分类与合并是版面分割的关键,本文给出了从游程平滑开始到分割出图形,图像和文本段落的一整套英文版面分割算法。     

一种基于图像平滑的阈值分割方法

阈值分割是图像分割技术中一类广泛使用的方法,Otsu法是其典型代表。针对Otsu法不能准确分割低对比度或低信噪比的图像的缺点,提出了一种新的动态阈值分割方法：先用平滑滤波器平滑得到原始图像的动态背景图像,原始图像与动态背景图像相减得到差图像,在差图像上通过设定阈值来实现原始图像的分割。仿真实验表明,该方法具有较低的算法...     

基于刚体几何不变性的雷达目标运动路径拟合和三维优化重建方法

对于飞机、船舰等刚体雷达目标,其在运动过程中具有空间几何不变性。利用这一约束条件,可以通过雷达回波中提取出的目标散射点的一维距离史重建出目标的三维形状和运动路径。鉴于现有的基于几何不变性的雷达目标三维重建算法存在鲁棒性差的问题,本文利用雷达目标的运动惰性,对初步重建后得到的目标运动路径进行了拟合,并利用拟合后的运动路径对目标散射点的三维坐标进行了优化重建。文中对重建的误差进行了分析,提出了仿射扰动和欧式重建误差的误差模型。仿真实验证明,经仿射匹配校正后的拟合路径与真实路径基本吻合,从而可以有效获得目标的运动特征;同时,利用本文提出的优化重建方法能够有效抑制目标的欧式重建误差,提高了重建算法的准确性。      

基于旋转和尺度不变性的图像识别研究

根据对数极坐标转换的尺度与旋转不变性特征,进行了角度发生变化、尺度发生变化和角度与尺度同时发生变化情况下的相似度分析.研究了转换阵识别的一维统计匹配、二维转换阵匹配、双边缘信息匹配三种算法并且进行了相关实验及实验结果的数据分析.     

基于部分投影的粘连目标分割

对存在多个目标的混合目标块,采用先垂直投影后水平投影的方法进行分割.垂直投影时,针对全投影分割存在的三种问题,分析了出现问题的原因,提出了一种基于部分投影的分割方法.实验结果表明,即使是在强粘连情况下,所提方法也可以较好地将目标分割出来.     

基于透视不变量的平面曲线的识别

提出一种快速有效的平面曲线的识别方法,在这种方法中,我们从单幅图象中提取表征曲线形状的描述子,该描述子由曲线上透视不变点之间的射影距离不变量构成,且不受物体和摄象机之间的位置、方向以及摄象机物理参数的影响。因此这种识别算法不受透视畸变的限制,本文用一组起初的平面物体进行了识别实验,结果表明这些形状描述 平面 曲线的识别有很好的性能。     

基于边缘梯度特征的图像分割

图像的边缘包含了大量的梯度信息,图像中的真实边界点处的梯度强度大于其左右领域的梯度强度值。根据这个特性提出了改进的阈值分割算法,首先利用高斯平滑对图像进行预处理,再利用Krisch算法对图像进行梯度运算得到图像的梯度信息,然后利用改进的二维最大类间方差法根据图像梯度进行阈值分割,最后利用目标和背景的空间关系去除少量误提边缘。实验结果表明,该方法能有效地检测出低信噪比图像中的目标并显著提高了目标检测的概率。     

基于Wasserstein距离的局部能量分割模型

 提出了一种基于Wasserstein距离和图像局部区域直方图信息的非参数活动轮廓分割模型.用该距离对图像中不同区域的直方图进行比较,提高了相似性衡量的准确性;引入高斯内核函数来获取图像局部区域直方图信息,并将信息嵌入模型指导轮廓演化,以克服由于亮度不均造成的图像分割困难;通过水平集规范项提高计算精度并避免水平集演化的重新初始化.实验结果表明,本模型能够对亮度不均的无序特征图像进行有效准确的分割.     

基于径向矢量的不变性形状分类方法

介绍一种利用径向矢量提取形状特征的方法，着重于分析二维图形的不变性，提出一种带有方向因子的径向矢量描述，该矢量以图形边界弧长为自变量，完整地刻画了图形特点，克服了非凸图形识别中存在的多义性，以归一化的特征矢量的输入，采用三层神经网络为分类器，在字符及军事目标不变性识别中取得了令人满意的结果。