应用边缘图像SIFT特征配准印鉴图像

为了准确配准印鉴图像,为高仿真印鉴的真伪识别做好准备,提出利用印鉴边缘图像SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征的相似性和空间关系相结合的配准方法。采用邻域搜索法提取待测印鉴与预留印鉴的二值边缘图像,在印鉴边缘图像中提取SIFT特征,并根据相似性匹配。利用印鉴边缘图像SIFT特征匹配点对的空间关系剔除错误匹配,提高配准效率。利用RANSAC方法估计两印鉴的变换模型。分别配准具有不同形状及印文内容的10组真印鉴图像和10组假印鉴图像。将所得结果与其他两种典型的配准方法作比较。以两印鉴配准后不重合边缘点之间的平均距离评价配准的准确性,以最大距离量化配准后出现的最大差异。实验结果表明,该方法可以准确配准待测印鉴与预留印鉴图像,对印鉴形状、笔画结构无任何限制,配准速度比直接利用印鉴二值图像SIFT特征的配准方法提高一倍。     

用于支票印鉴鉴别的图像预处理及配准算法

为了消除支票印鉴自动鉴别系统中由于不同的盖印条件引起的印鉴质量变化,该文提出了一种印鉴图像预处理及配准算法,即首先利用彩色信息将印鉴灰度图从支票背景中分割出来,然后利用基于梯度值的动态阈值实现印鉴图像的二值化。为了消除印鉴中存在的笔划连接和笔划残缺,该文提出了一种笔划填充和骨架校正算法。实验证明该算法具有较强的适应性、可靠性和实用性。     

印鉴图像配准与特征提取

本文讨论了印鉴鉴别中的图像配准和特征提取问题.预处理后先用动态阈值法对印鉴图像进行分割,再用启发式搜索法进行配准,继而进行特征提取.     

印鉴图像配准与特征提取

本文讨论了印鉴鉴别中的图像配准和特征提取问题,预处理后先用动态阈值法对印鉴图像进行分割,再用启发式搜索法进行配准,继而进行特征提取。     

无标记印刷品质量在线检测方法研究

印刷品图像配准是实现印刷品自动检测的关键技术。以高分辨率印刷品图像为研究对象,将原始图像分割成多个兴趣区域,将兴趣区域的中心坐标与旋转角作为图像配准参数,通过变步长搜索算法获取被测图像与模板图像之间的最小旋转角;通过仿射变换将待检图像与模板图像进行配准并使用双向差影法计算两者的差影图像;通过二值化阈值与缺陷区域面积阈值进行缺陷识别。实验结果显示：该检测系统对合格品的检测准确率为96%,对不合格品的检测准确率为94%。     

基于自适应特征提取的印鉴自动识别方法

文章提出了一种基于自适应特征提取和支撑向量机的印鉴自动识别方法。印鉴图像经预处理后,依据印鉴字笔划分布对图像进行自适应的三角分割。自适应分割后的三角格网分布作为图像的主要特征来判别印鉴的真伪。该方具有旋转和平移不变性,因此无需一般印鉴自动识别方法对于印鉴图像位置,方向不一致时所进行的旋转,定位,配准操作。提取的特征用支撑向量机进行判别,以提高该方法的适应性。     

医学图像配准算法研究

研究图像配准精度优化问题,医学图像由多种图像结合,利用图像各自的特点进行融合.图像配准技术一直被广泛应用在医学图像和遥感图像领域中,针对传统的图像配准算法效率和精度较低等不足,为了提高医学图像配准的准确度,提出了一种将改进的最大熵算法并应用到图像配准的优化过程中,算法首先将输入的待配准图像进行灰度处理,对灰度值进行初始化,然后采用遗传算法的选择、交叉和变异操作对图像进行平滑,并选择最优值,最后采用最大熵算法对图像进行配准选择,算法有效克服了传统遗传算法容易陷入局部最优的缺点.仿真结果表明了改进的算法有效的提高J图像配准的精确度,验证了改进算法是有效的图像配准方法.     

基于LTS Hausdorff距离与遗传算法的图像配准方法

提出了一种基于LTS Hausdorff距离与遗传算法的图像配准方法。算法首先对参考图像和待配准图像进行压缩、二值化和边缘检测预处理,然后在此基础上结合遗传算法对待配准图像进行配准操作。     

基于小波分析和SVM的印鉴图像识别

针对印鉴图像自动识别,提出了一种基于小波大尺度分解特征提取和支撑向量机的印鉴鉴别方法。印鉴图像预处理之后,用一维环投影向量的循环移位来代替二维图像的旋转,实现印鉴的配准。同时,利用小波分解结果,采用小波分解的大尺度向量作为特征向量,排除高频噪音的干扰,并以此进行SVM训练及测试,实现图像鉴别。应用实例表明,该算法具有很强的抗干扰性、识别率高。     

基于最小二乘法的印鉴缺损轮廓修补法

作为印章识别系统中的第一步,印鉴提取起着至关重要的作用.就印鉴的预处理问题研究了印鉴图像的提取及对提取印鉴中缺失信息的修复,首先提出印鉴提取的通用模型提取印鉴图像,然后,针对印鉴信息缺失的不同原因,分别采取了不同的修复策略:对因签名等干扰字符覆盖造成的信息缺失采用了结合背景图像和原图像二值图的方法进行修复,而对于因盖章力度不均导致的印鉴轮廓缺损,采用了最小二乘法二次拟合的方法进行了修补.实验结果表明,提出的算法能有效地得到信息完整的印鉴图像,能满足后期识别工作的要求.     

印鉴识别中图像预处理问题的研究

为便于对印鉴图像进行识别,必须对其进行一系列预处理。针对印鉴图像的特点,阐述了图像预处理的过程,着重研究图像预处理中的杂色去除、灰度化、图像降噪、二值化、空穴填充等。通过在HSV颜色空间中提取红色颜色分量的方法,将印鉴图像提取出来;二值化处理中,采用了结合邻域平均滤波和中值滤波两者优点的新方法。实验表明,经过该方法处理后,可以得到较高质量的图像,处理速度较快,能够满足后期识别的需要。     

基于图像处理的印制电路板缺陷自动检测

基于图像处理的精密检测是现代测量技术的重要发展方向;论文提供了将标准电路板图像和待检测电路板图像进行二值化分割、图像形态学处理、图像配准和差影检测处理为基础的检测系统;其中图像配准是关键,为了提高处理速度达到实时处理的目的,图像配准采用了快速处理算法;经实验结果分析,该方法能较准确的检测出待检测电路板上存在的缺陷,达到了自动实时检测的目的.     

基于小波多尺度分解的印鉴图像配准

论文提出了一种基于小波多尺度分解的印鉴配准方法。用一维环投影向量的循环移位来代替二维图像的旋转。利用小波分解结果,采用大尺度特征向量来进行相关性分析,实现图像配准。其主要优点是算法具有很强的抗干扰性并且具有广泛的适用性。     

多雷达组网系统空间误差分布 与配准算法仿真

空间配准是多目标跟踪系统中的关键环节.本文针对实际的多雷达组网系统,详细分析了造成观测误差的空间误差源分布情况,并对误差进行了分类.在此基础上,深入研究了各类误差配准算法,结合工程实际,推导了基于测地坐标系的目标航迹转换方程;利用最小二乘配准算法推导了广义最小二乘算法,仿真结果表明了算法的有效性.但当量测噪声相对系统偏差较大时,估计结果会变差,因而减小初始校准误差是提高系统观测精度的最重要环节.     

基于形状和灰度信息的断层图像二次配准算法

将一种新的基于形状信息和灰度信息的二次配准方法引入CT-MRI配准过程,首先通过力学分解的原理描述了两幅待配准图像的轮廓,并利用该轮廓对两幅图像进行粗配准,通过该方法将两幅图像的配准误差限定到一个较小范围内;继而利用最大互信息的方法继续对经过粗配准的两幅图像进行二次配准,最终得到精度更高的配准效果。仿真结果表明,由于该算法结合了轮廓比对方法的高效性和最大互信息方法的精确性,因此与其它配准算法相比在保证了配准精度的同时大大缩短了配准时间。最后该算法被成功地应用到了准备进行开颅手术的病人的CT-MRI图像配准上。     

基于邻域信息的红外与可见光图像互信息配准

基于互信息的配准方法以其自动化程度高和配准精度高的优点被广泛应用在图像配准中。文中针对红外与可见光图像配准中采用传统的互信息,仅考虑图像像素的灰度信息,而没有考虑图像像素之间空间信息的情况,提出了一种基于邻域信息的互信息配准算法。该算法充分利用图像像素之间的空间信息,在互信息计算中图像中每个像素的灰度值由其邻域像素的灰度值按照距离分配不同的权值共同得到。实验表明该算法使配准曲线更加光滑,配准过程中极值更易找出,提高了配准精度和抗噪能力。     

一种基于外形区域的图像配准方法与实现

医学图像配准是医学图像处理与分析的重要组成部分。但由于医学图像的复杂性,在配准精度和配准速度两方面均优的算法很少。提出了一种基于分割所得二值图像的配准算法,并提出了一种适合二值图像配准的相似化测度,最后详细讨论了此算法的实现问题。与现今最流行的基于互信息的配准方法相比,文中的算法更易于实现,且具有良好的特性：适用于单模和多模图像配准;亚像素级精度;快速的配准速度。     

基于邻域信息的红外与可见光图像互信息配准

基于互信息的配准方法以其自动化程度高和配准精度高的优点被广泛应用在图像配准中.文中针对红外与可见光图像配准中采用传统的互信息,仅考虑图像像素的灰度信息,而没有考虑图像像素之间空间信息的情况,提出了一种基于邻域信息的互信息配准算法.该算法充分利用图像像素之间的空间信息,在互信息计算中图像中每个像素的灰度值由其邻域像素的灰度值按照距离分配不同的权值共同得到.实验表明该算法使配准曲线更加光滑,配准过程中极值更易找出,提高了配准精度和抗噪能力.     

一种基于外形区域的图像配准方法与实现

医学图像配准是医学图像处理与分析的重要组成部分.但由于医学图像的复杂性,在配准精度和配准速度两方面均优的算法很少.提出了一种基于分割所得二值图像的配准算法,并提出了一种适合二值图像配准的相似化测度,最后详细讨论了此算法的实现问题.与现今最流行的基于互信息的配准方法相比,文中的算法更易于实现,且具有良好的特性:适用于单模和多模图像配准;亚像素级精度;快速的配准速度.     

图像配准技术在颅像重合中的应用

该文将图像配准技术应用于颅像重合,从而实现颅骨与照片的配准。首先简要介绍了常用的几种图像配准算法,然后根据颅像配准的特点选择基于特征点映射的配准算法,并结合加权值的思想使颅像配准效果更加理想,最后对颅像配准的误差来源进行了分析。试验证明,采用基于加权值的特征点映射配准算法获得了较好的配准效果。