基于机器视觉的麻将包装识别系统设计

针对麻将包装在实际产线上出现的麻将牌错位、缺失、牌面翻转等问题,基于机器视觉检测技术设计了一套以DM6437处理器为硬件平台的麻将包装识别处理系统。该系统的硬件部分由摄像头板、核心板和接口板三个模块组成,配合机械传动系统来进行识别前后麻将包装的传输。系统的软件部分采用平板Pad对麻将包装进行模板录入,并设计了一套适应于不同机箱内部环境变化的背景剔除方法来完成模板整体分割,以及通过中值计算实现单目标的分离,最后还提出了一种简单高效的混合搜索方式来进行基于SAD的模板匹配。测试结果表明,识别算法对于麻将间有缝隙、麻将整体倾斜、个别或整体麻将翻转、个别麻将位置错乱等问题均能准确判别,模板匹配算法稳定性和适应性较好,识别准确率达95%以上,能满足包装流水线上的缺陷检测。     

融合主动学习的改进贝叶斯半监督分类算法研究

半监督学习是人工智能领域一个重要的研究内容;在半监督学习中,如何有效利用未标记样本来提高分类器的泛化性能,是机器学习研究的热点和难点;主动学习可解决未标记样本有效利用的问题,将主动学习引入到半监督分类中,并改进贝叶斯算法,提出了一种基于改进贝叶斯算法的主动学习与半监督学习结合算法;实验结果表明,该方法取得了较好的分类效果。     

基于智能手持设备的车牌识别系统研究

以交警能更加快捷方便地稽查运营车辆为目的,借助最新的移动互联网技术,分析并研究了多种计算机视觉算法。提出了一种基于K均值聚类（K-means）的车牌定位技术,通过颜色的聚类分析来确定车牌区域,定位车牌。又应用垂直投影技术和模板匹配法来分割和识别车牌字符,利用SQlite开发了具有存储车牌字符信息功能的数据库。在此基础上,研制了一套基于智能手持设备的车牌识别系统。功能测试表明,该系统具有良好的性能,能够较好地识别出车牌信息。     

基于图像处理技术的电能表外观检测系统

为适应智能电能表自动化检定的要求,设计了由图像处理技术完成外观检测功能的系统,实现了外观检查的自动化,解决了人工检测方法工作量大、效果不佳的问题。系统采用高性能CCD相机完成图像采集,确保图像信息丰富完整。利用图像平滑去噪、形态学处理等技术完成图像的预处理,大幅降低后续比对的难度。运用基于高斯金字塔的混合配准算法完成图像配准,最终实现待检图像与模板图像之间匹配程度的检测。该方法检测时间短,正确率高,已成功应用于省级计量中心电能表自动化检定线,满足生产需求。     

一种新的基于自适应模板的相关跟踪算法

提出了一种基于自适应模板的快速相关跟踪算法。该算法采用模板的自适应更新策略,运动估计,同时利用高效、并行的混合遗传算法进行模板匹配。实验结果表明该算法能够长时间稳定跟踪目标,跟踪精度高、实时性好。     

基于最小风险贝叶斯决策的印刷品斑点检测方法

针对印刷品斑点检测缺乏有效检测方法的难题,依据统计决策和贝叶斯分析的基本原理,结合模式识别和机器礼堂相关理论技术,提出了一种基于最小风险贝叶斯决策的印刷品斑点检测方法;以烟标图像为例,实验验证了所提算法的准确性与有效性;该实验表明:所提算法能够有效地检测出烟标中的黑色斑点,分割出来的斑点图像基本上保持了原有的形状;最后,提出了进一步的改进方法。     

基于模糊贝叶斯网络算法的智能轮椅避障

对传统BP神经网络模糊逻辑的智能轮椅避障方法在训练过程中存在的过拟合和避障路径不够优化的问题,提出了一种模糊贝叶斯网络避障算法以降低神经网络的复杂度。该算法利用模糊神经网络对隶属度函数的参数进行自主学习调整,同时为增强神经网络的泛化能力和计算能力,在网络目标函数中加入权衰减项,利用贝叶斯原理优化神经网络的结构和权值。仿真和实机实验表明,该算法在训练结果和避障效果上均优于传统BP神经网络,提高了智能轮椅避障的实时性,优化了避障路径,可满足用户对智能轮椅安全性和舒适性的需求。化了避障路径,可满足用户对智能轮椅安全性和舒适性的需求。     

基于投票加权累积度量的模板匹配算法

从点集相关性的角度提出了一种新的模板边缘图像匹配度量——投票加权累积度量(WVAM),在该度量中融入了抗几何畸变以及抗杂点与相似区域干扰的机制,能够实现异源情况下模板边缘图像的匹配定位。为了进一步提高WVAM匹配的单相关峰特性,转换点的坐标投票为局部结构信息投票,形成了融入局部结构相似性的投票加权累积度量(LSS-WVAM),该度量能够表征模板边缘图像与待匹配区域的整体结构相似性,更具有稳健性。在仿真实验中利用全局与局部度量信噪比作为评价指标,证明了WVAM具有比LTS-HD(Least trimmed square Hausdorff distance)更好的全局单峰与局部梯度特性。与WVAM相比,LSS-WVAM在全局和局部性能上约提高30%和4%。     

基于相关性的医学图像插值算法

鉴于医学图像层间插值是图像三维重建的关键环节,它直接影响人体组织器官三维重建结果的准确性;为克服以往医学图像插值方法低效率,边缘模糊的缺陷,提出了一种新的医学图像插值算法;该方法利用人体断层扫描数据中体素相关性和组织相关性,对人体组织进行分类,采用以不同的方式对不同类别的点进行插值,并对这些点进行校验;实验结果表明,该算法在插值图像的精度以及时间上比现有的同类插值算法有了很大的改善,图像边缘更加清晰,能有效地应用于三维重建。     

一种基于先验信息和多模板匹配的票据水印检测算法

针对票据水印多目标检测过程中误检率和漏检率高的难题,提出了一种基于先验信息和多模板匹配的票据水印检测算法.该算法采用分级匹配的思想,首先选取初始水印模板进行单模板、粗匹配运算;然后利用票据水印的先验信息计算水印散布区间;接着在水印散布区间内进行多模板、细匹配运算;最后利用先验信息校验已检测到的水印位置,并估算未检测到的水印位置,降低水印检测的漏检率和误检率.仿真实验证明本算法误检率和漏检率低,可以有效地检测票据水印.     

基于图像处理的嵌入式介电电泳细胞检测装置设计

介电电泳细胞试验中,细胞旋转速度的检测一直是影响试验效率的重要因素;常规的人眼识别,工作效率低,单次检测细胞数量少,周期长,并不能满足目前高通量的细胞转速检测要求;因此,设计了一种应用环形窗模板匹配与特征点跟踪,实时检测介电电泳细胞运动参数的装置;重点论述了环形窗模板的匹配和特征点的标记匹配的理论算法;利用C++编程并移植到嵌入式设备中;装置测试结果表明,其静态图像处理能准确地分割各细胞单元,动态处理可有效匹配细胞特征点,检测所得的细胞旋转速度相对误差小于1%,满足设计指标要求。     

近红外光谱图像处理的霉变稻谷检测方法

稻谷在储藏和运输过程中,在适宜的温湿度环境下极易发生霉变,导致大量的粮食浪费和巨大的经济损失,进而影响粮食安全.为解决传统的稻谷霉变检测存在的繁琐且耗时较长等不足,提出了基于近红外光谱图像处理和神经网络的稻谷霉变程度检测方法.首先,通过农业多光谱相机(Sequoia)和固定光源等设备,构建了霉变稻谷近红外图像数据采集平...     

基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法

我国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目),急需恒星光谱的自动识别系统。文章给出了一种基于谱线特征匹配的恒星光谱自动识别方法。该方法由以下主要步骤组成：(1) 利用小波变换的方法对观测光谱进行谱线特征提取;(2) 将提取出的特征和恒星谱线的特征模板进行相关匹配;(3) 根据相关匹配结果进行恒星光谱识别。通过对Sloan Digital Sky Survey (SDSS),Data Release Four (DR4)中的大量真实光谱数据实验表明,该方法具有对噪声鲁棒等特点,正确识别率高达96.7%。该方法可对相对定标的巡天光谱进行自动识别,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行恒星和银河系的结构等研究提供帮助。     

基于CT切片特征匹配的三维体重建

详细描述了医学解剖学切片图数据读取,特征提取和特征匹配.引入了解剖数据读取方法,叙述了切片匹配的两个过程:特征提取和特征匹配.提出了一种新的有效的特征匹配方法.所有切片图象在匹配之前首先进行了预处理(如滤波、二值化、细化等过程),特征是分区域进行提取的.匹配方法分两步,首先按照对应特征点之间距离的方法匹配特征点,然后用矩的方法进行切片之间匹配.体重建过程中还使用了三维等值面和插值方法.实验结果证实这种特征匹配方法不仅快速而且准确.     

基于小波多尺度特征匹配的类星体红移测量方法

在中国正在实施的大型巡天项目(LAMOST项目)中,预计能获得105数量级的类星体光谱。文章旨在研究适用于LAMOST观测数据的类星体红移测量方法。为了克服信噪比较低的不利因素,文章采用小波变换的方法对类星体宽发射线进行特征提取,然后利用多尺度特征匹配的方法进行类星体红移测量。通过对sloan digital sky survey(SDSS) data release 2(DR2)中的15, 715条类星体光谱的实验表明,在误差为0.02的范围内所用方法的正确率达到95.13%。该方法可对相对定标的类星体光谱数据进行红移测量,符合LAMOST数据的要求,可为天文学家进行类星体和宇宙大尺度等研究提供帮助。     

基于特征匹配的电子稳像优化技术

针对特征匹配的电子稳像算法存在特征点提取耗时多、准确度不高以及特征点误匹配等问题,从特征点提取及特征点匹配两个方面采取了优化措施,采用基于快速分割特征点提取算法更快地提取特征点,并把特征点定位准确度提高到亚像素级;引入随机采样一致性算法消除误匹配的特征点对,减少场景中局部运动的影响,提高了全局运动参量的估计准确性.实验结果表明,经优化技术处理后,视频稳像准确度高、速度快,能够在存在平移、缩放、旋转及局部有相对运动等情况时保持良好的视频稳像效果.     

基于特征匹配的电子稳像优化技术

针对特征匹配的电子稳像算法存在特征点提取耗时多、准确度不高以及特征点误匹配等问题,从特征点提取及特征点匹配两个方面采取了优化措施,采用基于快速分割特征点提取算法更快地提取特征点,并把特征点定位准确度提高到亚像素级;引入随机采样一致性算法消除误匹配的特征点对,减少场景中局部运动的影响,提高了全局运动参量的估计准确性.实验结果表明,经优化技术处理后,视频稳像准确度高、速度快,能够在存在平移、缩放、旋转及局部有相对运动等情况时保持良好的视频稳像效果.     

一种基于Kalman滤波的环形模板匹配相关跟踪算法(英文)

为了解决在目标跟踪系统中,传统相关算法在目标发生目标局部遮挡或旋转等姿态变化较大的情况时容易跟踪丢失的问题,提出一种改进的基于卡尔曼预测器的环形模板匹配相关跟踪的算法.利用卡尔曼预测器来预测下一帧目标可能出现的区域,然后在较小的预测区域中进行环形相关匹配运算,找到最佳相关匹配点,使跟踪更具主动性。环形匹配还可以克服由于姿态变化而引起的横向匹配点丢失,从而可以跟踪各种姿态运动的机动目标.实验中,利用改进算法对出现局部遮挡情况的姿态变化大的运动目标进行跟踪,传统算法处理此类情况容易跑飞,而本文算法不受这两种跟踪局限性的干扰,始终稳定跟踪机动目标且耗时大幅减少.     

基于多模板匹配的局部自适应区域生长法在视网膜内出血自动检测中的应用

为自动检测出眼底图像中的视网膜内出血,从而构建基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出了基于多模板匹配的局部自适应区域生长法用以自动检测该病灶。首先,对眼底主要生理结构进行光谱特征分析,从而为不同分割目标选取合适的RGB通道;其次,利用HSV空间的亮度校正以及对比度受限自适应直方图均衡方法对眼底图像进行预处理;在此基础上利用设计好的多个模板对图像进行归一化互相关模板匹配获取该病灶候选区域;然后,从中去除视盘、血管以消除相关假阳,从而得到区域生长所需种子;最后,利用局部自适应区域生长法获取其精确轮廓,从而实现该病灶的准确检测。利用该算法对90幅不同颜色、不同亮度、不同质量、不同分辨率眼底图像进行该病灶的自动检测,实验结果表明：该算法能快速、有效地自动检测出眼底图像中的视网膜内出血,且算法稳定可靠,可满足临床需求。     

一种基于特征块匹配的电子稳像方法

提出一种基于特征模块匹配的图像稳定的算法.该算法自适应地搜索图像特征模块进行后续稳像操作.在稳像过程中,提出一种图像特征匹配的快速算法,匹配得到局部运动矢量,然后对匹配结果进行一致性检验,最后采用可变窗口宽度的均值滤波法对图像序列运动轨迹滤波.试验表明,该算法有效地稳定了图像序列,并且满足实时性要求.