双差值局部方向模式的人脸识别

针对差值局部方向模式（DLDP）特征提取不够充分和对光照、噪声等比较敏感的问题,提出一种双差值局部方向模式（DDLDP）人脸识别方法。首先,分别将半径为1的3×3领域像素灰度值和半径为2的5×5领域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积,得到两组对应8个灰度响应值。然后,将半径为1的灰度响应值,按照相邻前后作差的方式,得到8个灰度响应差值,再将半径为1和2得到的灰度响应值上下作差,也得到8个灰度响应差值。最后,将两组灰度响应差值取绝对值,其最大绝对值所对应下标位置构成DDLDP码。仿真实验结果表明,相比同类基于局部方向模式的单一人脸识别算法,该方法具有更好识别效果。DDLDP更加完整地提取了人脸特征,且表现出对光照和噪声更好的鲁棒性。     

在线特征选择的目标跟踪*

为提高目标与背景对比度低、相似物体干扰等复杂环境下目标跟踪的效果,提出将在线学习选择最优颜色特征嵌入跟踪算法中,以改善跟踪的稳定性。以当前时刻目标的区域为目标区域,利用卡尔曼滤波预测目标的下一时刻位置,在卡尔曼滤波预测的位置为中心取某一区域作为背景区域进行在线特征选择作为下一时刻的跟踪特征,以卡尔曼滤波预测的位置为初始位置利用Mean-shift搜索目标位置,此位置作为量测进行卡尔曼滤波校正。通过实验表明,该方法在目标与背景的对比度低、相似物体干扰等复杂环境下极大地改善了跟踪的稳定性。     

改进二维直方图区域划分的阈值分割方法研究

针对传统二维Otsu阈值法存在分割精度不够和错分、二维Otsu曲线阈值 法不具普遍性,以及二维直方图θ-划分法存在参数θ取值不能同时兼顾分割 结果的抗噪性与边缘形状准确性的状况,提出一种适 用更广泛的基于改进二维直方图区域划分的叉分Otsu阈值分割方法。采用两条 通过阈值向量点与灰度级轴分别 成α和β角(β≥α)的直线划分二维直方图,获得更普遍的区域划分。传统 直分法可视为本文方法中α=0°、β=90°的特例;本文方法取α=β =135°时,相当于斜分法;取90°＜α=β＜ 180°时,相当θ-划分法。改进的区域划分二维直方图叉分法还可 以运用到最 大熵等基于二维直方图的阈值分割法,应用范围广泛。实验结果表明,二维直 方图叉分法不仅分割结果更准确、抗噪声能力更强,而且分割效率高,具有较好的实用价值 。     

自适应的最大散度差图像阈值分割法

针对最大散度差准则运用到图像分割时存在参数C不确定的问题,借助模糊概念导出参数C的初步计算公式,用二分法的迭代思想自适应地优化参数C,使最大散度差分割法获得的分割阈值相应地优化到最佳。实验证明自适应的最大散度差阈值分割法能使分割后的图像区域更均匀、细节保留得更好。     

一种与局部模型相结合的自适应肤色检测方法

使用预先训练得到的肤色高斯模型进行肤色检测,容易受到环境影响。为了提高肤色检测的性能和精度,提出一种与局部模型相结合的自适应肤色模型检测方法。在YCgCr颜色空间中使用高斯模型对图像进行肤色分割,并利用初次检测到的肤色区域像素数据建立局部模型,估计出模型参数。把局部模型与预先训练得到的参数相结合,得到自适应的肤色模型。实验表明,该方法和单独的肤色高斯模型相比,提高了在不同背景和光照下肤色检测正确率。     

邻域窗能量平均的Contourlet变换自适应阈值去噪算法

针对Contourlet多尺度阈值去噪算法中阈值的选取忽略了方向信息影响的问题,提出一种基于邻域窗能量平均的自适应阈值去噪算法。根据Contourlet系数能量分布特点,将系数划分到三个不同的区域,对三个区域的阈值采用不同的因子进行调整,从而得到更好的去噪效果。实验结果表明,与小波阈值去噪、Contourlet阈值去噪以及Contourlet多尺度阈值去噪相比,该算法在峰值信噪比以及视觉效果上都有明显的提高,且能够有效地保留图像边缘细节信息。     

改进RBFNN求机械臂轨迹跟踪的研究

为了使机械臂准确跟踪目标轨迹,达到控制精度高、实时性好的目的,提出一种改进的径向基函数（RBF）模糊神经网络算法。该算法采用模糊遗传算法在线调整神经模糊控制器的参数,对其参数进行改进和优化,同时采用最近邻聚类算法对控制器的模糊规则库进行更新。仿真结果表明,该算法与传统的神经网络算法相比具有较好的性能,学习速度快,跟踪精度高,并具有良好的控制性能和自学习能力。     

液晶显示模块FM12232C的原理及其在数控切割系统中的应用

本文介绍通过扩展I／O口实现FM12232C液晶模块与单片机的接口。通过自制字库．用单片机实现汉字和数字的显示。在数控切割系统中,应用该液晶模块实现人机界面的正确显示。该图形点阵液晶显示模块具有功耗低,体积小、价格低、使用方便、接口简单等特点,适于推广,能广泛使用于一些小型的数控系统、自动控制、监控和测量仪器中。     

改进的灰度-局部方差二维直方图图像分割

为了提高图像在受到高强度高斯噪声影响下的分割效果,针对传统的二维直方图灰度-平均灰度法,平均灰度-梯度法,二维Otsu斜分法等方法一致性低、对比度低和分割不够准确的情况,现提出一种改进的二维直方图灰度-局部方差的方法。局部方差不仅综合考虑了各像素点与中心像素点数据的离散程度,而且降低了图像受噪声干扰的影响。为了提高分割速度,减少计算量,使用了快速递推算法。实验结果表明该方法比传统的Otsu灰度-平均灰度法和平均灰度-梯度法具有更好的分割效果、一致性和对比度更高。