曲线拟合的虹膜定位算法研究

虹膜定位是在虹膜图像中找到虹膜的内外边界,它是虹膜识别中的重要环节。该文提出了一种根据曲线拟合来进行虹膜快速定位的新方法,即先对图像进行分块并提取包含瞳孔的子图像块;再结合类间方差法提取瞳孔的二值化阈值,确定虹膜内边界点;然后根据关键的感兴趣区域灰度梯度信息确定虹膜外边界点;最后对内外边界点采用最小二乘法原理来进行曲线拟合,从而确定虹膜内外边界。通过实验表明该文提出的算法能快速准确地定位虹膜内外边界。     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

遥感图像中的军用机场识别算法研究

提出了一种针对遥感图像的军用机场快速识别方法.首先,对图像进行适当的增强处理,并在此基础上使用Hough变换提取出机场的线状几何特征.然后,利用跑道边缘的平行直线特征和跑道边缘与可能机场区域的重叠关系识别出军用机场.本文用真实的遥感图像测试了这种新算法,实验结果表明该方法能够提供准确的识别结果.     

基于小波和形态学的图像文本定位方法．

为解决图像中文本定位问题，提出一种基于小波和形态学的图像文本定位方法。该方法首先采用二尺度的小波变换对可能是文本的区域进行粗检测；然后再通过形态学的相关技术去除图像中一些小的虚假的非文本区域；最后对提取的文本区域中的连通区域进行外接矩形标定，从而实现对文本区域的细定位。实验结果表明，该算法具有较好的实时性、精确性和鲁棒性。     

基于颜色特征的筒纱分拣机器人识别定位方法

针对筒纱分拣机器人作业目标的表面纹理复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,课题组提出了基于颜色特征的筒纱识别定位方法。构建了具有视觉感知的4自由度DOBOT筒纱分拣机器人系统,通过视觉系统获取筒纱多目标的图像,采用对图像进行预处理的算法来提高分拣目标的对比度;将作业目标由RGB空间转换到HSV颜色空间,提取各分量的颜色特征,采用区域生长法对不同颜色的多目标区域进行提取;建立基于图像信息的形心坐标,对各目标区域的连通域进行定位。实验结果表明：该方法能够实现对不同颜色的作业目标的识别与定位,并在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对不同颜色的作业目标进行分拣。     

缺少控制点的无人机遥感影像几何畸变校正算法

针对无人机遥感影像存在多种几何畸变,设计了缺少地面控制点的无人机遥感影像几何校正算法。在改进角点匹配算法的基础上,提出以分块的方式提取图像中心区域角点作为基准控制点对另一幅图像进行几何校正的算法。该算法先以两个图像A和B中心点连线的中垂线划分重叠区域为K1和K2两块,取图像A上靠近中心点的重叠区域块K1A为基准,选取K1A内有效角点为基准控制点,以图像B上对应的角点为待校正控制点;然后求出基准控制点和待校正控制点间的多项式对应关系式,校正重叠区域块K1B上的每个像素,以类似的方法校正另一块重叠区域K2。实验结果表明,通过算法校正后的无人机遥感影像,几何畸变残差明显减小。     

改进分水岭算法与K-means方法结合的图像分割

针对分水岭分割算法存在的过分割及对噪声敏感问题,提出一种基于K-means聚类算法与改进分水岭算法结合的图像分割算法,首先,利用K-means聚类算法进行初始聚类分割,提取感兴趣的目标;然后,提出基于4-邻域相似度的改进分水岭算法,对K-means初始聚类图像应用改进分水岭算法分割目标区域。从100幅人骨医学图像提取人骨区域,实验结果表明所提出算法可解决分水岭算法的过分割问题,且有效分割了图像目标。     

SEM材料图像目标区域分割

由SEM获取的纤维材料图像,目标孔洞粘联明显、重叠严重,特征参数提取困难。本文首先利用提取目标特征凹点的方法,实现了目标区域分割,但在分割精度上存在着不足,且算法较为复杂。对此,采用了一种基于距离变换的分水岭算法,通过对不同区域设置标记,循环标记的最终结果形成分水岭,并通过抑制过分割实现了对目标区域更为精确的分割。实验结果表明该算法具有良好的特性。     

虹膜定位算法研究

针对目前已有的虹膜定位算法的局限性提出一种粗定位和精定位相结合的方法根据对人眼部的生理特性和采集得到的眼部图像进行分析先利用灰度投影量的分布特点进行粗定位再利用变圆模板精定位实验结果表明该方法提高了准确度和速度有效地解决了目前算法处理包含大量脸部区域的虹膜图像时会遇到的困难     

CCD图像的轮廓特征点提取算法

采用最大方差法将图像二值化,用图像形态学的梯度﹑细化和修剪算法来提取边缘轮廓,利用十一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法,来进一步确定角点和切点,并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中,实际结果表明具有良好的抗噪声性能,能准确提取出图像的特征点。     

基于图像内容可恢复的脆弱水印技术

提出了一种用于图像内容认证和保护的脆弱数字图像水印算法,该算法不仅可以检测定位出图像中内容的篡改,而且可以恢复被篡改的图像内容。算法用小波变换提取出图像的低频部分作为水印,然后再用RS纠错编码技术对水印进行编码,再利用置乱技术及加密技术将校验码处理后植入图像的最低有效位。实验结果证明该算法是比较有效的脆弱水印算法。     

基于梯度矢量流snake与多尺度分析的血管内超声图像轮廓提取

提取血管内超声(IVUS)图像的血管内腔轮廓对冠状动脉疾病的诊断有积极意义。本文提出了一种基于梯度矢量流(GVF)snake与多尺度分析的轮廓提取新方法。针对传统GVF snake的轮廓初始化、抑制噪声和伪像干扰两个难点,本文方法在如下两个方面进行了改进:第一,利用序列图像的特性产生时间方差图并得到初始轮廓,从而实现轮廓提取过程的全自动化;第二,引入多尺度分析,使GVF snake在离散小波变换得到的多尺度图中形变,从而增强了算法的鲁棒性。对仿真图像和实际IVUS图像的实验表明,该方法在轮廓提取的精度方面优于传统的GVF snake方法。     

基于形态学的微目标的图像分割

提出了一种适于高分辨率可见微目标图像的分割算法,首先通过形态学运算强化微目标区域,利用阈值化分割并提取这些感兴趣区域;然后运用小波多尺度算子检测这些区域的边缘;最后再次采用形态学运算以获取目标区域边缘。仿真结果表明该方法能有效地将图像中的具有特定结构的微目标区域分割开来。     

肝脏CT图像三维分割研究

针对肝脏CT图像的特征,提出了一种将种子区域生长算法和改进Snake模型相结合的策略,实现了肝脏的三维分割提取。该方法先从CT图像序列中筛选出肝脏有明显成像边缘的一张切片,在其肝脏区域内选择若干个种子点,利用种子区域生长算法得到初始边缘,再利用改进的Snake模型对初始边缘进行优化,然后,将此切片的边缘轮廓作为与其相邻切片上的初始边缘,重复该过程,直到分割完所有切片。实验表明该算法具有较高效率,分割结果精确,所产生的分割结果可以作为三维重建合适的数据集。     

基于SURF和FLANN算法的变电所仪表定位与读数识别

为了实现对变电所指针仪表的自动定位与读数识别,建立了自动图像识别系统,并对采用的SURF、FLANN、累计概率霍夫变换等算法进行研究。首先针对基本SURF算法在目标设备检测中的精度问题,提出了SURF联合FLANN的交叉验证算法。接着,利用透视变换选定目标区域。最后利用LOG变换对目标区域图像进行增强并利用累计概率霍夫变换对仪表指针进行检测。实验结果表明:角度识别检测误差范围小于3%。在保证运算速度的基础上提高了特征匹配精度、指针识别的精度与鲁棒性。     

ARM+Linux动态数据采集系统在接触网检测中的应用

为满足高速铁路接触网检测系统动态数据实时性的要求,开发了基于嵌入式技术的动态数据采集系统。提出的方法是在原有的非接触式CCD摄像头接触网检测系统中应用嵌入式系统采集动态图像,在ARM 最小系统板的基础上加外围芯片和接口,再移植嵌入式Linux操作系统完成图像采集,进而为下一步的图像处理和传输打下基础,最终完成接触网各几何参数的检测。试验室的系统测试表明,系统可以很好的完成动态图像的采集,满足实时性要求。     

基于矩阵编码和多重水印的JPEG图像块级认证算法

JPEG图像是目前常用的图像格式之一,由于其冗余数据较少,因此实现对JPEG图像的精确认证,需要对认证水印信息进行合适的编码以尽可能地缩短水印长度。为此,结合矩阵编码和多重水印技术,提出了一种用于JPEG图像的块级认证算法。矩阵编码可将长为l的水印信息缩短为log2l数量级,且可准确定位其中1位信息的改变,因此通过矩阵编码可有效缩短水印的长度。同时,为了提高算法的定位准确率,通过嵌入多重水印共同完成对图像的篡改定位。算法分析中对算法的漏检率、虚检率进行了较为详细的分析。理论分析与实验结果表明,在篡改率不大的情况下,算法能够实现对JPEG图像的块级篡改定位,在篡改率小于5%,向每个图像块仅嵌入约2 bit水印信息的情况下,漏检率和虚检率均在10?2数量级。     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.     

基于B样条小波的医学图像边缘提取

利用基于三次B样条小波的边缘提取方法,对医学图像进行了边缘检测并与传统的图像边缘提取方法进行了比较。结果表明:基于三次B样条小波变换的边缘提取,具有定位准确,保留细节较好的优点。     

一种基于正交小波变换的盲水印算法

提出了一种新颖的以灰度图像为水印的数字水印算法.首先利用正交小波变换对原始图像进行分解,然后借鉴传统的叠加思想,根据小波变换后,高低频分量的特点,将图像水印嵌入到小波域的低频部分.由于整个嵌入过程中,对原始图像没有进行任何改变,因此绝对保证了原图像的质量.水印的嵌入和提取都在密钥控制之下,可以较好地解决版权争议等问题.实验结果证明该算法对常见的图像处理操作和几何攻击有很强的鲁棒性.