基于神经网络的数字验证码识别研究

验证码是网络上普遍采用的一种用于真人交互证明的有效方法.对验证码识别的研究有助于解决硬人工智能问题,促进人工智能领域的进步.现有的研究多是针对一种验证码,通过多种方法进行识别.这类方法对先验知识的依赖很大,识别方法对其他验证码不一定有效,或者需要大量调整来适应新的验证码.为了研究验证码识别算法的适应性问题,通过选取多个具有代表性的网站的验证码图像,基于分割法和Hopfield神经网络进行分析和试验,取得了较好的试验结果.试验结果表明:利用字符图像灰度信息和Hopfield网络可以有效的对可分割的验证码进行分类识别,算法有一定的适应性,并且仅需字符图像的灰度信息既可适应新的验证码,对先验知识的依赖少.     

气液两相流中气泡形态及运动特征参数提取

对气泡发生装置中竖直向上气泡的形态及运动特征提取方法进行了研究。采集原始气泡图像,进行图像灰度化、差影和中值滤波等图像预处理,针对气泡图像的特点,提出动态阈值压缩大津法进行阈值分割,并结合扫描线种子填充算法与图像形态学运算进行孔洞填充,同时基于边缘面积属性对气泡特征区域进行自动识别。实验结果表明,该方法简单有效,鲁棒性强,可以很好地将目标气泡从背景中分离出来,有效提取气泡周长、面积、圆形度和质心坐标等形态特征参数,并实现气泡运动速度的测量。     

基于最小错误率和快速水平集的图像分割

提出一种基于最小错误率和快速水平集的图像分割方法,通过对速度项和停止条件的重新设计,实现了快速而有效的图像分割。算法采用模式分类思想,以统计直方图来近似目标和背景区域的概率密度,对基于最小错误率的判别函数进行平滑滤波以获得外部速度,从而实现曲线的进化;同时,分割过程在分类错误率达到最小时停止。实验结果表明,本文算法对弱边缘、低对比度灰度图像具有较好的分割效果,且具有较强的抗噪性能;在分割速度上,本文算法也明显优于几种已有算法。     

图像分割中局部能量驱动的快速主动轮廓模型

为了解决图像对象灰度分布不一致性的分割难题,提高图像分割速度,提出了一个全新的快速主动轮廓模型。它由曲线周围局部的统计信息驱动曲线发生形变演化,并使用图像中的边缘信息来引导曲线的演化方向。模型中,根据区域模板与演化曲线共同定义的局部统计信息创建数据拟合项,并应用水平集方法求解曲线的演化。对合成图像和医学图像的实验结果表明,本文提出的分割模型可以同时分割多个灰度不一致的对象,分割速度快,结果稳定,对噪声具有很好的鲁棒性。     

PCNN模型在彩色图像分割中的应用

针对脉冲耦合神经网络(PCNN)模型主要应用于灰度图像处理的局限性,利用脉冲发生器将颜色信息引入模型作为输入,与灰度信息共同控制神经元的内部行为,控制等灰度值的不同颜色区域分期点火,实现彩色图像的精确分割.双输入PCNN模型实现了彩色图像的分割,同时保持了PCNN模型对噪声的鲁棒性,从简单的仿真图像和实际图像两方面验证了此分割方法的有效性.     

微粒群优化和区域生长结合的彩色图像分割算法

提出了一种微粒群优化和区域生长相结合的彩色图像分割算法,以彩色图像直方图中自适应搜索到的峰值作为像素种子。由于搜索像素种子点是按密度进行,计算量小,大幅度提高了算法的计算速度,同时克服了传统区域生长方法不能自动选择种子且容易导致过分割的局限性。实验表明：该方法提高了图像分割速度,并可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法。     

基于细胞元分割技术的协同特征造型系统的研究

针对基于瘦客户端结构的协同特征造型系统需要在服务器和客户端来回持续地传输大量数据流,网络代价很高,本文提出利用细胞元分割技术且采用B／S结构构造协同框架,进行协同造型的方法。并给出了系统设计及系统主要组件的功能。由于客户端向服务器发送的是造型指令和参数,而服务器反馈回客户端的是一个分割后很小的变化的细胞元模型（CCM）,从而降低了网络负荷,提高了更新效率;另外,采用B／S架构使得服务器方昂贵的软硬件资源可由多个客户方承担。     

一种基于相关方法的改进小波图像去噪算法

传统小波阈值法去噪方法在阈值选取上存在不确定性,为解决这一问题,提出采用小波相关方法,对图像噪声进行处理。在进行小波变换时,首先基于小波多方向框架理论进行图像分割,通过对多方向组合进行小波变换,最后对小波重构结果取中值得到去噪图像。该方法在处理具有方向特征的图像时,可以很好地消除Gibbs效应,与传统方法相比去噪结果具有明显改善。     

一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法

提出了一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法。该算法将实际跳频信号的STFT（Short Time Fourier Transform）时频谱图当做一幅图像,利用图像分割手段分离背景噪声,并通过模板匹配来实现跳频信号的检测。实验结果表明该算法能够有效克服实际短波信道中复杂的背景噪声,计算复杂度低,易于工程实现。     

基于连续分布方向图的复合指纹图像分割算法

实现了一种结合连续分布方向图与方差分割的复合指纹分割算法,改进了指纹图像分割效果并提高了指纹图像分割的精确度。对FVC2000、FVC2002和FVC2004数据库的实验结果表明,该算法能有效地对指纹图像进行自动分割,具有较快的速度和较好的鲁棒性。