基于小波多分辨率分析的指横纹定位新算法

针对指横纹感兴趣区域(ROI)难以准确定位的问题,在明确提出指横纹ROI定义的前提下,提出利用小波多分辨率分析进行指横纹ROI自动检测定位的新算法.该方法利用纹理相似性原理,在高频子图采用基于特征向量和区域生长法产生指横纹的候选子区域集合,然后利用低频子图Radon投影得到的指横纹的区域特征对候选子区域进行验证,最后结合直线拟合手指轮廓得到指横纹在原图的有效位置,最终实现指横纹ROI的精准定位.实验证明该算法不仅能有效克服噪声以及手形姿态变化的影响,并且对多种情况有很强的鲁棒性.     

基于二阶段小波多分辨率分析的掌纹分割算法

针对复杂掌纹纹线难以分割、有效性低的问题,提出一种基于二阶段小波多分辨率分析的掌纹分割算法.该方法首先利用小波多分辨率分析高频子图的候选子区域,对得到的相似掌纹纹线集合进行合并;接着对合并相似区域的集合和二值化集合求交集得到融合图像;最后利用区域生长法和形态学去噪得到掌纹主要纹理特征.实验结果表明,该方法不仅能有效地剔除复杂掌纹的噪声,而且能准确提取掌纹特征,从而达到准确识别的目的.     

新型图像角度匹配方法及其应用研究

探讨了一种基于机器视觉的PCB自动装配线多焊盘实时定位方法。采用多分辨率图像金字塔匹配策略,利用模板图像与待搜索图像的灰度特性,使用圆投影匹配进行初始候选匹配点的选取,得到一系列的候选匹配子图;使用SIFT算法对候选匹配子图和模板图像进行特征匹配,确定对应匹配点,消除误匹配的候选子图;根据点的模式匹配,确定大致的旋转角度,使用重采样和插值的方法计算精确的旋转角度。实验表明,该方法可以准确、实时地实现目标定位。     

一种改进的基于不变矩的图像匹配算法

通过对不变矩理论的分析,提出以局部图像的边缘不变矩特征及其灰度信息的统计特征相结合的两阶段匹配算法.首先利用不变矩的平移、旋转及伸缩的不变性,计算图像边缘不变矩,将其作为匹配特征,在匹配结果中取前N个较好的匹配结果作为侯选目标;再根据契比雪夫不等式确定候选目标的置信度;最后计算各个候选目标的直方图包含的统计特性进行最终目标的定位.实验结果表明该算法克服了传统图像匹配方法搜索目标时存在的置信度问题,通过与基于不变矩特征直接匹配方法和基于灰度相关的匹配方法比较可见,在性能上明显优于这两个方法,并得到较理想的匹配结果.     

基于投影变换的声纳图像特征提取与识别

用投影变换的方法进行了成像声纳采集的水声图像特征提取与识别。阐述了Radon与扇束投影变换的特点与关系,并提出了一种基于图像边缘Radon变换的水声图像矩特征提取和识别方法。首先使用一种形态学边缘提取算子和细化算法提取二维图像中目标的轮廓,构造目标轮廓在 Radon变换空间的平移、比例和旋转矩不变量,并应用于三类水下物体的分类识别中,实验仿真结果表明该方法在运算速度上优于Hu’s不变矩和图像目标面Radon投影空间不变矩,具有很好的性能和较高的实用价值。     

基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变目标识别算法

由于正交矩对噪声鲁棒性强、重建效果好,因此被广泛应用于目标识别与分类中,但是正交矩本质上缺乏尺度变换不变性,而且必要的图像二值化与规一化过程会引入重采样与重量化误差。为此,在研究现有正交矩的基础上,提出了一种基于Radon变换和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变的目标识别算法。该算法首先直接对目标灰度图像进行Radon变换,然后对Radon变换结果进行进一步解析,通过Fourier-Mellin变换将原图像的旋转变化转化为相位变化,将原图像的尺度变化转化为幅度变化;最后,通过定义一旋转与尺度不变函数,同时利用不变函数的4种特征,再应用k-近邻法实现分类。理论与实验结果表明,由于避免了正交矩方法存在的重采样与重量化误差,该算法的分类精度高于基于正交矩的分类方法,而且对白噪声的鲁棒性也显著高于基于正交矩的识别与分类方法。     

基于Radon和解析Fourier Mellin变换的尺度

由于正交矩对噪声鲁棒性强、重建效果好,因此被广泛应用于目标识别与分类中,但是正交矩本质上缺乏尺度变换不变性,而且必要的图像二值化与规一化过程会引入重采样与重量化误差。为此,在研究现有正交矩的基础上,提出了一种基于Radon变换和解析FourierMellin变换的尺度与旋转不变的目标识别算法。该算法首先直接对目标灰度图像进行Radon变换,然后对Radon变换结果进行进一步解析,通过FourierMellin变换将原图像的旋转变化转化为相位变化,将原图像的尺度变化转化为幅度变化;最后,通过定义一旋转与尺度不变函数,同时利用不变函数的4种特征,再应用k近邻法实现分类。理论与实验结果表明,由于避免了正交矩方法存在的重采样与重量化误差,该算法的分类精度高于基于正交矩的分类方法,而且对白噪声的鲁棒性也显著高于基于正交矩的识别与分类方法。     

快速的圆投影图像匹配算法

针对现有圆投影匹配方法计算复杂度高、对同质区域无法识别的缺点,提出了一种新的图像匹配算法。该算法基于混合圆投影向量,结合塔式分解和角度直方图估计,不仅可以识别出模板在待匹配图像中的准确位置,还可以通过角度估计策略得到模板的旋转角度。通过图像金字塔策略,结合混合圆投影向量快速找到候选点;然后在诸多候选点中精确定位,确定位置;最后通过角度直方图计算出准确的角度。实验结果证明该算法识别率高,且匹配速度快。     

Radon变换修正不变矩在零水印中的应用

提出一种使用修正后的Radon变换不变矩零水印算法.该算法的思想是先计算原始图像的Radon变换不变矩,利用其构建零水印系统;然后用参考图像和测试图像之间的相关系数来修正Radon变换不变矩,最后利用修正后的Ra-don变换不变矩来检测水印.文章的算法在满足Radon变换不变矩具有的所有性能外,能够有效抵抗常规的信号处...     

基于圆投影及直方图不变特征的图像匹配方法

本文在不变矩进行深入探讨的基础上提出了一种基于圆投影及直方图不变特征的图像匹配方法.通过圆投影方法进行预处理,采用圆形模板对待匹配图像进行快速搜索,然后选择三种直方图不变矩作为图像特征量进行匹配.实验表明,该方法有效解决了目标图像和匹配图像之间存在的较大旋转问题,大大减少了匹配时间.     

基于小波矩不变量的海上目标识别

针对识别海上目标时不同目标相似性大的特点,将不变矩理论与小波分析相结合,本文引入一种基于小波矩不变量的特征提取法,并且为得到一组局部最优特征组而提出一种结合DB Index准则的特征选择法。在仿真实验中,将小波矩不变量与Hu矩、Zernike矩进行了比较。实验表明,小波矩不变量具有更好的识别效果。     

改进Gabor滤波器在指横纹提取中的应用

针对指横纹难于实现自适应分割的问题,提出一种新的基于改进Gabor滤波器的指横纹提取算法。该方法在指横纹特征方向求取阶段,为避免出现传统Gabor滤波器固有的旋转溢出和奇异值区间的问题,提出以手指轴线方向作为Gabor滤波器方向。在分割阶段,为减少求取Gabor频率的耗时和Gabor频率投影值难于确定的问题,提出以固定频率对指横纹特征进行Gabor滤波。实验证明该算法不仅能够减少计算量,还能有效克服噪声以及手形姿态变化的影响,并且对不同精度的指横纹图像都有较强的鲁棒性。     

煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法研究

为了提高煤矿井下监控视频的目标识别准确率,对运动目标进行有效跟踪,将小波变换和背景差分法相结合,对Camshift算法进行改进,提出了适用于煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法。首先采用小波三层变换对视频图像进行去噪处理,得到低频图像。然后再进行背景差分运算,检测出运动目标。最后采用Camshift算法对运动目标进行跟踪处理。实验结果表明,改进的Camshift算法减少了原始Camshift算法在初始候选目标时的随机性,提高了目标检测和跟踪的准确率,为煤矿的安全生产提供了保证。     

基于改进小波矩特征的快速无损图像描述算法

为了更有效地利用小波矩不变量算法来快速无损地计算图像特征值, 提出了一种融合Mallat算法的无损采样的新型小波矩不变量算法. 在此基础之上, 结合傅里叶变换的原理及特点, 提出了基于频率幅值谱与小波矩不变量的特征提取方法. 并将改进的小波矩不变量算法与传统使用三次B样条矩的小波矩、Hu矩进行了比较. 实验表明, 改进的小波矩不变量在比传统小波矩不变量算法性能几乎没有损失的情况下, 大大加快了小波矩不变量的计算速度, 并且基于频率幅值谱的小波矩有更强的抗噪性.     

Exact and fast algorithm for two-dimensional image wavelet moments via the projection transform

Wavelet moments are perfect representations of moments in multiresolution wavelet domain, which integrates the theory of moment invariants into wavelet analysis. However, the calculations of moments are very complicated in terms of computational complexity, so it is difficult to implement them in real time. An exact and fast projection-based algorithm for two-dimensional wavelet moments is presented in this paper. In our approach, the computation of a two-dimensional wavelet moment of order of r is performed in (r+1) different one-dimensional spaces. Since only additions are required to perform the projection transform, the total computational complexity can be greatly reduced.     

小波多尺度分析目标图像复原

为了有效复原模糊图像以得到可辨识的目标图像,需要根据目标图像的纹理特征来进行有约束的正则化复原。针对大尺度模糊图像的复原处理,通过分析常见的自适应正则化方法在抑制噪声及虚假波纹方面存在的问题,提出基于小波多尺度分析的正则化复原方法,该方法利用小波变换的多尺度分析技术直接分析模糊图像,结合形态学操作得到合理反映目标棱边分布的图像,并利用该图像加权调节正则化参数进行复原操作。实验表明该算法能够有效处理大尺度模糊,并能够较快地收敛到易于辨识的目标图像。     

基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法

针对很多基于模糊C均值(FCM)的图像分割算法存在对噪声敏感和分割轮廓不清晰等问题,提出一种基于小波变换图像融合算法和FCM聚类算法的MR医学图像分割算法。在图像分割系统的第一阶段,利用Haar小波多分辨率特性保持像素间的空间信息;第二阶段,利用小波图像融合算法对得到的多分辨率图像和原始图像进行融合,进而增强被处理图像的清晰度并降低噪声;第三阶段,利用改进型FCM技术对所处理的图像进行分割。在BrainWeb数据集上进行实验,与现有相关算法相比,提出的算法具有较高的分割精度,且对噪声的鲁棒性比较强,处理时间也没有明显增加。     

板带材缺陷检测中的多特征优化组合方法研究

针对冷轧板带材常见表面缺陷图像识别的特点,提出了板带材表面缺陷多特征优化组合方法,该方法以直方图统计特征、小波变换特征、灰度共生矩阵特征、不变矩特征等4类特征共26维特征向量为基础,依据类间类内距离差的类别可分离性判据对特征进行优化,选出最优特征向量组合。对6类典型板带材表面缺陷进行实验,实验结果表明,采用多特征优化组合方法选择出的特征向量具有较好的分离效果,显著地提高了表面缺陷的识别率。