基于BP神经网络的交通灯信号识别系统设计

设计一个基于数字图像处理的交通灯信号识别系统。系统主要包含三大模块,分别是图像预处理,BP神经网络设计,GUI可视化界面设计。图像预处理进行裁剪图像大小,彩色图转化为灰度图像并进行二值化处理等步骤。BP网络的设计主要是搭建网络模型,完成训练过程并作出分析。最后设计一个可视化用户界面。系统完成后调试程序,输入样本图像检测识别结果。经过大量测试证明,系统实现了识别功能,达到了识别交通灯信号图像的目的,实现了数字图像识别的可视化操作。     

万能工具显微目镜视场字符识别的预处理算法

在研制万能工具显微镜(UTM)自动读数系统的过程中,针对UTM目镜视场数字字符的图像特点,提出了一种数字字符识别预处理算法。算法利用Roberts边缘检测算子对图像进行二值化处理,设计了数学形态学算子进行除噪运算,使用了一种改进的投影算法进行字符分割。结合模板匹配算法的识别实验得到的识别率为98．9％。     

指纹图像特征点提取算法研究

为了将指纹纹理中的有效信息提取出来,通过指纹图像预处理和特征点提取两个步骤,提出了一种指纹图像的特征点提取算法。图像预处理主要包含图像增强、二值化、细化,而特征点提取则采用模板搜索提取法。最终通过MATLAB GUI系统将采集的指纹图像进行处理,在用户界面内显示图像处理结果以及特征点提取结果,说明该设计很好地实现了算法目的,并且具有很好的稳定性和扩展性。     

基于图像处理的车牌识别系统的研究

基于数字图像处理,开发了一套车牌识别系统。在对车牌图像预处理后,采用投影法对车牌图像定位,在采用Canny边缘检测方法对图像二值化的基础上,采用模板匹配法对车牌图像中的字符进行识别。结果表明,该系统合理可行。     

一种基于方向信息的指纹识别预处理方法

主要论述在开发指纹识别系统中所采用的一套预处理方法。通过对指纹图像进行预处理，为预处理后边的匹配、识别打下良好的基础。本文充分利用指纹图像方向性强的这一特点，在整个指纹图像预处理过程(包括分割、增强、二值化、平滑、细化、去伪)中，利用这些方向信息，通过采取一些特殊的图像处理方法，使得指纹的脊、谷线更加分明，便于进行特征提取、识别等，本文对500幅指纹图像(包含15％的低质量指纹图像)做了实验，其中90％都能达到较好的处理结果。     

一种基于方向信息的指纹识别预处理方法

主要论述在开发指纹识别系统中所采用的一套预处理方法。通过对指纹图像进行预处理,为预处理后边的匹配、识别打下良好的基础。本文充分利用指纹图像方向性强的这一特点,在整个指纹图像预处理过程(包括分割、增强、二值化、平滑、细化、去伪)中,利用这些方向信息,通过采取一些特殊的图像处理方法,使得指纹的脊、谷线更加分明,便于进行特征提取、识别等,本文对500幅指纹图像(包含15%的低质量指纹图像)做了实验,其中90%都能达到较好的处理结果。     

视频广告监播中的图像匹配方法研究

在视频广告监播系统中,首先对视频广告进行关键帧的提取,然后对所提取的图片进行预处理,然后进行图像匹配.传统的方法是对图像二值化,利用序贯相似性检测算法进行图像匹配.本文提出将图像灰度化后,利用小波对图像进行边缘检测,采用基于图像边缘特征的启发式快速匹配算法,这样能提高匹配速度,提高识别效率,在视频广告监播系统中达到实时监播的作用.     

手写试卷分数求和器的设计与实现

该设计实现了一种新型的试卷分数求和器,利用摄像头直接获取手写试卷分数栏信息,实现分数求和功能且能够自动适应不同的求分栏数目。求和器首先利用摄像头对试卷实时采样并对其进行二值化、图像定位和图像分割等预处理,然后利用BP神经网络对分割出的字符进行数字识别,最后将识别出的数字加和显示在GUI界面中。实验表明,该求和器能够以较高概率实现对手写试卷分数的自动求和,具有较大的应用前景。     

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BP神经网络的汽车图片车牌识别

高速公路的不断发展和车辆管理体制的不断完善,为以图像处理为基础的智能交通管理系统进入实际应用领域提供了契机。主要是对该系统中采集的车辆图片进行车牌识别的研究,主要分为牌照区域提取、图像二值化、牌照字符分割和牌照字符识别几个步骤。其中前三步是图像预处理部分,主要为后面的牌照识别提取特征向量,核心部分的字符识别部分采用BP神经网络。通过大量数据训练调整网络权值,达到理想的识别效果。     

基于模板匹配和特征点匹配相结合的快速车牌识别方法

介绍了一种简单易行的车牌识别方法。对于车牌灰度图像进行滤波去噪后先用峰谷法二值化，再用垂直投影法进行分割，最后进行模板匹配，并用特征点匹配对几组易出错的字符进行检查，从而得到车牌号。     

车载音乐设计中手势图像识别技术的运用

针对车载音乐智能化控制需求,从技术原理出发,对车载音乐系统中应用的关键技术、硬件配置、设计流程进行介绍,运用手势图像分割技术、二值化和平滑技术对手势图像进行预处理,运用先进算法对手势图像轮廓进行提取和识别,使得手势图像可以被车载音乐系统充分识别,并通过车载音乐系统的控制设计实现手势到音乐指令的转化.最后对车载音乐控制系统手势识别方案进行了总结,展望了其下一步发展.     

纸币面值识别预处理的计算机仿真

本文较为系统地介绍了欧元纸币图像读入识别预处理系统的计算机仿真，按照研究的过程和识别的需要，分别从版面分析、处理区域的确定、图像的平滑化、图像的二值化、字符串的定位、字符分割等方面作了详细的描述，并针对研究对象的特点，提出了实用可行的图像处理方法，为下一步的识别做好了准备。     

车牌实时识别方法的研究

介绍了基于图像分析的车牌实时识别的过程，提出了图像预处理、车牌提取、二值化、字符分割、识别理解等研究方法，通过实验仿真取得了令人满意的结果。     

基于肤色模型与模板匹配的人脸检测探究

本文提出了一种基于肤色模型与模板匹配的人脸检测方法。基于YCbCr色彩空间的高斯概率模型,对肤色进行相似度计算和二值化分割,采用形态学对二值化后的图像去噪处理,随后又利用人脸先验知识进一步排除非人脸区域,最后结合人脸模板进行匹配,最终确定并标记出图像中人脸的位置。实验表明,该方法能够在复杂背景图像中较准确地检测出人脸。     

毫米波人体安检图像自适应滤波方法

为解决毫米波人体安检图像背景区域的大量毛刺、混叠等噪声对隐匿物体识别造成的干扰问题,提出一种自适应的二次模板匹配滤波方法。首先将原始图像进行水平集二值分割,然后将分割结果作为模板对原始图像进行背景滤除,最后将滤除背景的结果作为先验图像对原始图像进行改进的双边滤波。基于毫米波成像系统的实际图像进行对比实验,验证了此算法相比于传统滤波方法的改善,并证明此算法可以针对性地滤除毫米波安检图像的背景噪声,保留人体区域的图像细节,有利于毫米波安检图像中的隐匿物品识别与定位。     

基于C#指纹识别系统设计

设计了一套精确、方便、人性化的基于c#指纹识别系统。指纹识别经过图像预处理、特征提取、特征匹配三步骤。运用高斯一拉普拉斯算子的边缘检测方法进行图像分割、Poincare法提取中心点以及端点、分叉点后去伪点进行特征提取以及结合节点与方向场的匹配方法进行匹配。经过调试得到的识别结果表明：运行稳定、实时性好、识别率高,达到了预期的目标并能够很好地满足实际需求,具有广泛的应用前景。     

航空仪表图像自动监测系统研究

针对航空虚拟仪表系统的研发、生产过程中测试操作繁琐、重复劳动强度大等问题,设计了座舱仪表图像自动监测识别系统,系统包括图像采集、变化检测、仪表图检测和识别、检测结果归档4个部分。基于航空虚拟仪表图的结构特点,提出了一种分层模板图快速匹配的仪表图像检测算法,采用二值化的模板图与搜索区域的二值化图进行分级匹配方法实现快速检测。测试结果表明,提出的方法均能快速准确检测出屏显上出现的单仪表图和重复的多仪表图,系统整体上能达到准实时处理高清屏幕图的监测。     

基于OpenCV的社保卡号码识别算法的研究

为了快速识别社保卡号码,在识别过程中运用到图像的预处理、图像分割,图像二值化,采用简单平滑处理、中值滤波、高斯滤波和双边滤波四种方法对图像进行去噪,提出了一种基于字符结构特征进行字符的识别算法,实现了对社保卡号码快速准确的识别。整个系统用Vsiual C++6.0和OpenCV开发。     

基于VC++指纹识别系统

指纹具有唯一性、稳定性、再生性等特点。指纹识别技术为现代身份识别提供了一个很好的解决方案。指纹识别算法一般包括预处理和特征提取与匹配两大部分。其中预处理通常包括图像分割、图像滤波、图像增强、图像二值化以及图像细化等步骤。文中主要对以上各个步骤在PC机上用Visual C 编程实现,并给出了各个步骤的实验结果。实验结果表明,采用VC 平台实现指纹识别算法简单实用,指纹图像处理效果较好。