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伊力哈木·亚尔买买提 《科技通报》2013,(9)
针对传统蚁群算法在维吾尔文字图像分割时容易产生缺陷和干扰的缺点,提出了一种改进的蚁群算法。该算法首先利用区域蚁群通过聚类中心对图像进行初步搜索和分割;然后再引入边界蚁群通过不同的路径选择信息素和策略更新手法来对图像进行边界补偿搜索;最后利用两种蚁群分别采用不同的路径选择信息素和筻略更新,共同实现对维吾尔文字图像精确分割的目标。实验结果表明,该算法准确分割出维吾尔文字区域,提高了其识别精度。 相似文献
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本文旨在实现火灾图像的目标识别。先通过阈值分割和sobel算子对图像进行分割和边缘检测,并提取出火焰图像的面积特征和尖角特征,然后再根据基于模糊逻辑的图像识别对火灾进行判别,从而实现火灾预警。 相似文献
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《科技风》2017,(25)
图像匹配是当下计算机图像辅助技术的研究热点之一。基于SURF的图像匹配方法为当下常用的算法之一。SURF算法包含了图像特征点的检测,图像特征点的描述以及图像特征点的匹配三个部分。SURF算法中,图像特征点的检测是通过Hessian矩阵行列式而实现的。图像特征点的描述分为求取特征方向以及特征向量两个部分,SURF算法中利用Haar小波来求取特征点的特征方向以及特征向量。SURF算法中利用单方向欧氏距离来完成特征点的匹配。为了使得特征点的匹配具有更好的准确度,本文设计了基于改进SURF的图像匹配算法的研究。在SURF算法的基础上,利用欧氏距离建立双向匹配过程,使得特征点的匹配更加准确,从而提高图像匹配过程中匹配正确度。最后,通过实验结果对本文所设计方法的有效性进行了验证,实验结果表明,本文通过双向匹配过程改进的SURF算法具有更好的匹配正确度。 相似文献
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图像分割是目标检测和识别的基础,对所采集到的图像进行分割处理是图像识别跟踪技术中实现目标检测的一种重要技术手段;遗传算法是一种优化算法,利用其高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值,大大缩短图像阈值分割中阈值的选取时间,提高分割效率;介绍了遗传算法在图像阈值分割领域的应用研究进展。 相似文献
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动态场景曝光图像较为模糊,混淆复杂,对动态场景混淆去除是实现基于动态场景图像识别的运动目标检测的关键。针对传统方法中模糊混淆点配准不精,去混性能不好的问题,提出一种采用加速鲁棒特征匹配的模糊动态场景混淆去除算法,设计图像序列块曝光生成模型和边缘检测算法,抑制运动场景混淆图像边缘凹点灰度特征和混淆干扰,设计并行处理的分块检测方案提高处理速度,采用加速鲁棒特征匹配方法实现混淆去除。实验结果表明,采用该算法进行模糊动态场景图像的混淆去除处理,特征匹配精度高,去除混淆效果较好,在色彩自然效果保持和实时性方面优越传统方法,在基于图像处理的快速运动目标识别和动态场景恢复等领域具有很好的应用前景。 相似文献
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传统的SURF方法对动画图像角度特征匹配准确度较低,计算开销大,稳健性不好。引入Hes.sian矩阵尺度极值检测技术,提出一种改进的基于加速鲁棒特征匹配算法,实现对动画图像的角度特征优化匹配。首先基于摄像机的成像原理利用灰度直方图二进制均衡算法对图像进行增强处理,采用Hessian矩阵检测出图像每个尺度中的极值点,把图像角度极值点聚焦在图像的仿射闭合区域。提取仿射闭合区域的图像角度特征,使用SURF双向匹配算法实现角度特征优化匹配。仿真实验表明,改进方法能使图像的角度特征匹配准确度大幅提升,特征匹配准确率提高显著,有较好的鲁棒性和实时性。 相似文献
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本文将TMS320C54XX作为核心器件用于车牌自动识别系统中,完成车牌图像的采集、数字图像的处理、提取车牌信息并针对提取的特征对字符进行识别。首先分析了车牌识别系统实现的背景。接着对车牌识别过程中所涉及的边缘检测、字符分割、大小归一化等一系列数字图象处理技术进行进一步的详细分析。最后选取最适合的网格特征提取法,以此为基础进行模扳匹配,最终识别出车牌号码。本文采用DSP作为核心处理器来完成识别过程的算法。 相似文献
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本文研究一种改进的近邻搜索算法的图像匹配技术。本文采用基于特征的图像匹配方法，利用SIFT算法提取特征点。在特征点匹配的过程中，为提高搜索样本特征点的最近邻和次近邻特征点的速度，本文采用一种基于二叉检索树算法改进的近邻搜索算法，该算法用最近邻与次近邻比值来进行特征点的匹配。用MATLAB语言实现该算法并运用到图像特征匹配中，实验证明优于原算法并具有较高实时性。 相似文献
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对模糊图像的多尺度分割,是解决许多计算机视觉处理问题的基础。传统的图像分割算法采用基于小波变换的局部特征匹配方法,无法有效去除光照的干扰,对运动目标图像的分割效果不好。提出一种基于模糊图像边缘能量特征提取的运动目标图像的去光照干扰分割方法。计算去光照干扰后的运动目标图像振幅分量和频率分量,采用混合函数控制曲线方法生成运动目标图像时间序列,计算每个尺度下计算运动目标图像的边缘能量特征,进行图像区域特征的非同态块匹配分割,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,实现了运动目标图像的准确分割,去除了光照干扰。仿真结果表明,该算法具有分割结果准确,抗干扰能力较好,图像分割质量较优。 相似文献
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李建春 《内蒙古科技与经济》2023,(20):105-107
文章针对牛非接触测量中的识别与分割过程进行研究，提出了一种牛图像识别与分割方法。此方法对牛的图像进行灰度化、二值化和形态学处理，获取连通域并对连通域进行筛选，实现牛的识别和定位；然后依据识别信息对图像进行裁剪，最大限度地减少背景的影响。采用区域生长法和K聚类法对图像进行分割并向坐标轴投影，依据投影信息对图像进行分区。在不同区域选择两类算法中的最优结果作为输出，组合后获取最终分割图像。此方法对牛的头部、腿部、花纹部分和阴影部分均有较好的分割效果。 相似文献
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为实现限速交通标志的快速准确识别,采用模板匹配对限速交通标志进行识别。首先图像进行倾斜校正,并在HSV颜色空间进行分割,提取感兴趣区域(ROI),然后利用垂直投影分割字符,最后通过和模板字符进行匹配,比较两者相似度来识别字符。实验结果表明,该方法能够有效分割出限速交通标志的字符,并能准确的识别出标志。 相似文献
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《科技通报》2017,(2)
提出基于三维视觉对荷斯坦奶牛进行体型线性评定,对奶牛个体实现规范化的生产性能测定,择优选取优良奶牛育种。首先,利用摄像分别采集奶牛三个方向的整体图像,运用图像采集卡数字转化技术将图像输入计算机,利用改进的Canny算子图像边缘检测算法对获取的奶牛图像进行去噪处理,通过调整和选取合适的阈值达到抑制噪声的目的;其次,将处理后的图片运用Fisher线性鉴别分析方法,归类不同种类奶牛图片样本,对归类后的图片进行标准图像和特征点模板匹配;最后,在目标特征中识别出体型线状符合优秀标准的荷斯坦奶牛进行育种繁育后代。实验证明,利用图像识别技术对奶牛的体型线性鉴定有助于选育出奶效率高、身体健康及对于机械挤奶适应较好的优质牛群。 相似文献
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基于反向传播算法的多层前馈网络(简称BP神经网络)在图像处理方面应用较为广泛。目前,身份证号码识别技术在图像识别领域迅猛发展,为提高识别身份证号码的速度及准确性,本文研究一种基于BP神经网络的身份证号码识别系统。首先,将身份证图像进行预处理,接着利用MATLAB对身份证号码进行定位以及分割,然后利用BP神经网络,通过调用MATLAB神经网络工具箱,设置相关参数对身份证号码进行训练、匹配数据库中的数字,最后识别并输出身份证号码。实验结果表明,基于BP神经网络的身份证号码识别正确率为95%,该系统具有较高的准确率以及鲁棒性。 相似文献
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为提高图像识别的准确率和速度,结合遗传算法和BP神经网络设计了一种改进图像识别算法。由于传统BP神经网络本身存在结构参数不确定、收敛速率低、容易陷入局部最小值等问题。本文首先提取图像的颜色和纹理特征,利用BP神经网络实现特征的初步识别同时基于遗传算法在线优化BP神经网络结构参数。在此基础上,给出了图像识别流程。最后,根据证据理论实现图像识别结果融合以获得完整图像信息。仿真结果表明:所述算法具有较高的识别率和收敛速度;在少量训练样本条件下,改进BP神经网络依旧具有较好的泛化能力。 相似文献
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在脸部残缺修补建模过程中,匹配图像无明显匹配关键特征,形成匹配错误,造成建立的三维人脸模型特征偏移。为了避免上述缺陷,提出了一种融入错误图像识别模型的脸部残缺修补三维建模方法。建立错误图像识别模型,从大量的脸部图像中识别出错误图像,从而为脸部缺损修补三维建模提供依据。根据采集的大量脸部图像,利用多目标三维重建技术,建立脸部缺损修补三维模型。实验结果表明,利用该算法进行脸部缺损修补三维建模,可以极大的提高建立脸部模型的真实度,降低了建模过程中的误差,取得了令人满意的效果。 相似文献