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针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法.该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别.本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求. 相似文献
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为提高清分系统中纸币污损检测的准确率,减少撕裂和笔迹等污损对检测的影响,提出了一种基于小波分解的污损检测算法.采用仿射变换和小波变换进行纸币图像配准,运用Kirsch算子提取图像边缘信息,通过计算边缘强度差提取出纸币图像的污损特征,将纸币图像划分为若干个固定大小子区域,通过对每个区域的污损特征统计来判断该区域是否存在污... 相似文献
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由于忽略了对多尺度特征的提取,以及不同层次特征之间的差异,显著性目标检测仍然存在预测结构不完整、细节丢失的问题。为了解决这些问题,提出了一个新的显著性检测模型M3Net。该网络主要由多尺度特征自适应融合模块和循环反馈聚合模块组成。多尺度特征自适应融合模块旨在自适应地捕捉和聚合不同层次的多尺度特征。循环反馈聚合模块组成可以在迭代过程中对不同层次的特征聚合的同时,有效地防止特征的稀释。在五个基准数据集上的实验结果表明,该网络在Fβ、Em、MAE三种评价指标上优于十种现有网络。在DUT-OMRON数据集上,Fβ指标比排名第二的显著性检测模型提高了0.4%,Em指标提高了0.3%;在ECSSD数据集上,Fβ指标比排名第二的显著性检测模型提高了0.2%,Em指标提高了0.3%,同时网络还具有优秀的速度表现。 相似文献
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针对非负矩阵分解(NMF)相对稀疏或局部化描述原数据时导致的稀疏能力和程度比较弱的问题,提出了L1范数约束正交子空间非负矩阵分解方法.通过将L1范数约束引入到正交子空间非负矩阵分解的目标函数中,提升了分解结果的稀疏性.同时给出累乘迭代规则.在UCI、ORL和Yale三个数据库上进行的实验结果表明,该算法在聚类效果以及稀疏表达方面优于其他算法. 相似文献
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提出了在纸币高速运行条件下对纸币图像进行快速可靠的识别和系统实现方法。清分机是一种自动纸币整理机具。纸币图像分析技术是清分机的核心技术。该系统是光机电一体化的设备,其硬件部分包括线阵图像传感器、信号采集控制器、数字信号处理器。硬件平台捕获高速运行的美元图像后,由信号处理算法完成美元图像的定位、几何校正、特征提取以及图像分析运算,使用BP神经网络完成图像识别。该系统在实际应用中取得了良好的效果。美元处理系统的速度可达800张/min,拒识率小于0.01%。 相似文献
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针对如何提取纸币图像特征的问题,提出了一种基于离散Haar小波变换和模糊逻辑相结合的纸币特征提取方法。该方法首先使用Haar小波对纸币图像进行分解操作,提取出图像的低频小波系数、高频小波系数。在此基础上引入模糊逻辑方法,把提取的小波系数分别作为语言变量,并构造出相应的隶属度函数,在模糊特征空间中求出每个模糊区域对应的激活强度值,将这些激活强度值进行归一化处理后构成纸币特征向量,使用神经网络分类器对纸币进行识别。此方法在资源约束的嵌入式系统(TI TMS320C6713 DSP)上实现,实验结果表明,离散Haar小波变换和模糊逻辑相结合的特征提取方法可以取得较高的识别率。 相似文献
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目的 现有的去雨方法存在去雨不彻底和去雨后图像结构信息丢失等问题。针对这些问题,提出多尺度渐进式残差网络(multi scale progressive residual network, MSPRNet)的单幅图像去雨方法。方法 提出的多尺度渐进式残差网络通过3个不同感受野的子网络进行逐步去雨。将有雨图像通过具有较大感受野的初步去雨子网络去除图像中的大尺度雨痕。通过残留雨痕去除子网络进一步去除残留的雨痕。将中间去雨结果输入图像恢复子网络,通过这种渐进式网络逐步恢复去雨过程中损失的图像结构信息。为了充分利用残差网络的残差分支上包含的重要信息,提出了一种改进残差网络模块,并在每个子网络中引入注意力机制来指导改进残差网络模块去雨。结果 在5个数据集上与最新的8种方法进行对比实验,相较于其他方法中性能第1的模型,本文算法在5个数据集上分别获得了0.018、0.028、0.012、0.007和0.07的结构相似度(structural similarity, SSIM)增益。同时在Rain100L数据集上进行了消融实验,实验结果表明,每个子网络的缺失都会造成去雨性能的下降,提出的多尺度渐进式网... 相似文献
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单幅图像去雨技术的瓶颈问题是在缺少帧与帧时间序列信息的情况下,如何能够在有效去除多密度雨条纹的同时保留图像背景的细节结构信息.针对该问题,本文提出了一种新的基于编码解码器结构的单幅图像去雨算法.首先利用非局部操作获得不同像素点间的位置关系信息,从而获得图像全局信息表征.其次,采用空间注意力机制对全局信息在空间维度位置上进行权值重标定,即在通道维度上对特征进行非线性建模,从而达到聚集相似特征和有用信息的目的.最后,利用反卷积与长距离残差连接逐层恢复去雨图像的大小.分析和实验结果表明,本文提出算法雨痕去除效果明显,有效解决了去除具有不同雨密度大小雨条纹的现实困难,同时较好地保留图像的细节和边缘信息. 相似文献
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基于深度学习的高噪声图像去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更有效地实现高噪声环境下的图像去噪, 本文提出一种基于深度学习的高噪声图像去噪算法.该算法首先采用递增扩充卷积并且融合批量标准化和Leaky ReLU函数对输入含噪图像进行特征提取与学习; 然后通过结合递减扩充卷积和ReLU函数对提取的特征进行图像重构; 最后通过整合残差学习和批量标准化的端到端网络实现图像与噪声的有效分离.实验结果表明, 本文提出的算法不仅能够有效地去除高噪声环境下的图像噪声, 获得更高的峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio, PSNR)与结构相似度(Structural similarity index, SSIM), 而且还能够有效地改善图像的视觉效果, 具有较好的实用性. 相似文献
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雨天等恶劣天气将造成图像质量的严重退化,进而影响计算机视觉算法的准确性.为了更好地提取多尺度雨痕特征,恢复图像含有的重要细节信息,提出一种基于多分辨率上下文聚合网络的单幅图像去雨方法.首先利用混洗操作将单一分辨率输入图像转化为多空间分辨率的输入图像,在低空间分辨率中使网络迅速扩大接受场,而在高空间分辨率下提取更加精细的... 相似文献