畸变不变光电混合图像识别技术研究

介绍了用于自动目标识别的一种新型光电混合系统 ,并在传统的二值纯位相匹配滤波器的基础上提出了一种优化的匹配滤波器算法 .用光学 数字混合系统对该算法进行了畸变不变目标识别实验 ,计算机仿真及半实物实验证明该系统对一定的畸变范围具有检测识别目标的能力 .     

基于不变矩特征的图像识别

针对目标二维形状发生平移、旋转和尺度变换的情况,采用不变矩作为图像识别的特征量.图像灰度变化时,对应的直方图形状基本保持不变.将直方图的统计特征与不变矩相结合,提出了不变矩理论的图像识别方法.通过实验验证,这种方法对图像的亮度、对比度变化不敏感,可以有效地降低光照的影响,能够更准确地对图像进行识别.     

分数相关尺度畸变不变模式识别特性研究

从理论上分析了分数相关的分数级次对相关输出面能量分布的影响 ,利用数值模拟方法 ,对分数相关尺度畸变不变模式识别特性进行了深入的讨论 ,并与传统相关器进行了比较。结果表明在尺度畸变不变模式识别中 ,分数相关方法比传统相关方法有着更强的识别能力     

一种分数相关尺度畸变不变识别新方法

推导了“菲涅耳衍射透镜相位变换”及“透镜相位变换菲涅耳衍射”两种光学单元所遵从的约束关系,并基于此提出了一种分数相关尺度畸变不变识别方法。数值模拟试验结果表明,对于一个尺度畸变的待识别输入,当传统相关已无法正确识别时,该方法仍能够较好地识别畸变目标。     

切比雪夫-傅立叶矩用于多畸变不变模式识别

给出了切比雪夫-傅立叶的定义。在单位圆中，对26个大写英文字母进行规范化处理，并计算切比雪夫-傅立叶矩，经过畸变不变的规范处理，将切比雪夫-傅里叶矩用作多畸变不变的模式识别的图像特征。进行了位移、比例、旋转、密度多畸变不变模式识别，给出了26个大写字母识别的实验结果。     

路面裂缝图像识别算法研究

随着我国基础设施建设的快速推进,公路施工的质量要求越来越高,且需要融入诸多实践技术及方法来巩固工程建造的质量,路面裂缝图像识别算法就是其中之一。对于路面裂缝图像识别算法内容的研究而言,其主要环节在于图像增强、图像分割以及裂缝分类这三个方面。在研究过程中,针对空域、频域增强算法以及基于区域、边界和边缘的图像分割算法进行分析,讨论并总结出路面裂缝图像识别算法所存在的实际问题,根据这些问题产生的缘由,探究未来路面裂缝图像识别算法及其实际运用的发展空间。本文就针对路面裂缝图像识别算法的相关内容进行研究。     

计算机智能图像识别算法

近几年来,由于我国经济发展水平得到了显著的提高,科学技术水平也取得了很大的进步,还有各国之间,不管是在经济方面还是在文化交流方面,都来往的越来越密切,另外,计算机的发展也为此带来了很大的方便,我国在计算机领域也取得了很大的成就,计算机的应用存在于我们的生活,存在于我们的工作中,也存在于科研的发展中,对于我们、对于国家来说,都有着极大的功能。     

基于卷积神经网络的图像识别算法研究

本文主要一种基于卷积神经网络技术的图像识别系统实现方法,通过算法优化和结果分析,证实了本系统的可行性和实用性.     

基于卷积神经网络的图像识别算法研究

针对深度学习下的图像识别技术,研究了图像识别和卷积神经网络的工作原理。分析了AlexNet模型、ResNet模型、MobileNet模型的卷积神经网络模型,以及三种算法模型的各自特点,实现了深度学习环境的搭建,通过实验对比三个模型的分类准确率和训练效率,为深度学习下的图像识别算法研究提供参考。     

线阵CCD相机镜头畸变标定方法

针对线阵CCD相机标定时镜头会产生畸变的情况,提出来一种利用交比不变的方法,考虑镜头同时存在的径向畸变和离心畸变,对畸变参数进行标定,建立畸变校正函数,并利用Matlab做出镜头畸变曲线,分析了线阵CCD相机镜头仅仅存在径向畸变时对结果的影响和径向畸变与离心畸变都存在时的影响。这种方法应用于相机标定之前,可以有效地消除线阵CCD相机镜头误差对整体标定结果的影响。     

基于数字图像处理的矿石鉴定方法研究

随着数字图像处理技术的高速发展,计算机图像处理技术在科学研究应用越来越广泛。矿产、资源、环境,等领域,图像处理技术也得到了广泛的应用。文章正是应用数字图像处理技术实现对矿石特征的学习和矿石的自动判别,探索将模式识别方法应用到矿物识别与检测领域,从而实现对目标矿物的鉴定。     

传感器网络信息处理标准研究综述

信息处理是实现物物互联的传感器网络核心技术内容之一,也是传感器网络服务提供的前提条件.基于共性技术、基础功能和核心服务制定传感器网络信息处理相关标准是传感器网络技术标准制定的难点问题.对国内外相关标准现状进行概述,给出了其在传感器网络标准体系中的定位,最后对可能的标准范围进行了探讨.     

紫外图像处理方法

针对紫外成像存在噪声干扰的问题,为获取高品质的紫外图像及对目标准确检测,对典型紫外成像系统进行了研究。分析了紫外成像噪声干扰原因,建立了紫外目标场景模型。并以此研究紫外图像复原方法,对单幅图像进行门限处理,去掉背景噪声。然后对连续多帧图像进行均值处理和时域递归滤波,阈值分割后得到较好的图像输出。从图像输出结果可以看出,多帧图像均值处理和时域递归滤波都能有效地去除紫外图像中的随机噪声,特别是时域递归滤波方法对于图像复原有更好的效果。     

一种通用图像处理平台的设计方法

为了满足不同波段图像传感器的使用要求,研制了一种通用的图像处理平台.该平台采用CPLD作为图像数据的采集控制单元,DSP作为核心处理单元.同时对视频信号的预处理电路进行了通用化设计,能够有效保证系统对不同波段的图像信号进行采集和处理.实验结果表明系统通用性好、图像效果理想.     

基于免疫系统的优化方法及其在图像处理中应用

概述了免疲系统的含义及当前发展情况，介绍了免疫系统的主要计算模型及应用技术，对基于人工免疲的智能优化方法进行了讨论，最后是图像处理中应用的技术及研究展望。     

最大类间方差法在图像处理中的应用

图像分割在图像处理中占有重要的地位，分割结果的好坏直接影响图像的后续处理。文章首先介绍了最大类间方差法及其改进算法——基于灰度拉伸的最大类间方差法算法原理和实现，并针对高速公路中的图像特点。在背景差分法的基础上利用上述两种方法对图像进行了分割处理，对两种方法处理的结果进行了比较。     

粒子群优化的聚类方法在图像分割中的应用

图像分割和对象提取是从图像处理到图像分析的关键步骤.K-均值聚类算法和粒子群优化方法结合,即将K-均值方法的结果作为一个粒子并采用粒子群优化的方法,通过适应度函数,利用新的分类中心调整粒子位置,产生新的聚类中心.并将此方法应用于图像的分割.最后,将两种方法的处理结果进行了比较,结果表示基于PSO聚类方法对图像的分割效果比原算法有所改进.     

利用帧积分法去除微光图像噪声研究

在微光成像中，迭加在图像上的时空域噪声，不仅限制了系统可工作的最低照度，而且使显示图像具有随机蠕动颗粒闪烁的外观。图像处理技术能够提高图像质量，增强微光成像系统作用距离。实验证明，帧积分法对光子噪声以及系统内部信息载流子产生与复合所引起的散粒噪声的抑制具有十分有效的作用。     

基于MATLAB图像处理的汽车牌照识别系统

车牌自动识别系统是智能交通系统中的关键技术,在信息采集、车辆管理、自动收费等领域有着广泛的应用前景。车牌识别技术的研究主要包括三个部分:车牌定位、字符分割和字符识别。本系统全面包括了车牌定位到车牌字符识别,对车牌识别的技术。文章所涉及的各项处理技术均进行了MATLAB仿真实验,实现了相应功能,能够准确、快速地实现汽车牌照的识别。