基于矩和小波变换的目标图象识别

在图象目标的识别中,目标图象的不变矩对于具有旋转、尺度变换特性的目标具有良好特征匹配性能,但其识别准确度直接受到不变矩计算区域内的目标个数的影响.本文首先采用一维小波变换降噪并获取图象边缘,结合轮廓跟踪法(“爬虫法”)与投影法对图象进行区域分割获取各目标存在区域,再利用目标图象的不变矩进行目标识别,最后通过利用目标的主轴特性及质心变化计算目标的旋转角度及尺度变换倍率.通过仿真实验,证明方案可行且具有良好的识别性能.     

红外激光主动成像和识别

在传统激光主动成像系统的基础上,结合目标识别技术搭建了一台激光主动成像识别系统实验平台,研究了激光主动成像后的目标识别技术。由7个不变Hu矩构成特征量,用由136个权值系数构成BP神经网络算法对黑夜条件下450m处的运动目标—43式冲锋模具枪进行了实验研究。研究显示,采用该方法成功获得了清晰的红外激光主动成像效果,对2740frame激光主动成像图像的统计目标识别率达到了68．87％,其中旋转变换下的统计识别率可达80．05％。该项研究对实际黑夜暗小目标的探测识别具有重要意义。     

一种目标区域最佳椭圆描述方法

目标的最佳描述区域对于建立目标特征、目标跟踪、目标轮廓求取具有非常重要的意义。针对这类问题,提出了一种目标区域最佳椭圆描述确定方法。新方法首先根据目标和背景的差别确定出目标区域,然后利用尺度空间理论计算出目标的最佳椭圆描述。实验表明：新算法可以有效、准确地确定出目标包含区域的大小和方向。     

基于分段轮廓平滑的目标识别

提出了一种基于分段轮廓平滑的目标识别算法.首先通过曲率将轮廓划分为特征区域和非特征区域;然后在不同区域内分别采用不同方差的高斯函数进行轮廓平滑;最后采用基于仿射不变矩的目标识别算法对平滑后的目标轮廓进行识别.结果表明,该算法不仅取得了更好的轮廓平滑效果,而且在强噪音条件下能够显著提高识别准确率.     

基于分段轮廓平滑的目标识别

提出了一种基于分段轮廓平滑的目标识别算法.首先通过曲率将轮廓划分为特征区域和非特征区域|然后在不同区域内分别采用不同方差的高斯函数进行轮廓平滑;最后采用基于仿射不变矩的目标识别算法对平滑后的目标轮廓进行识别.结果表明,该算法不仅取得了更好的轮廓平滑效果,而且在强噪音条件下能够显著提高识别准确率.     

一种补偿平移与旋转运动的快速电子稳像算法

针对视频图像序列的非稳特性,研究了电子稳像算法中灰度投影算法和块匹配算法各自的不足之处,提出了一种快速补偿视频图像序列间平移及旋转运动的稳定成像算法.该算法先采用灰度投影算法估计并补偿视频图像序列间的平移运动,再利用拉普拉斯变换在靠近图像的边缘区域选取几个具有明显特征的小块,运用块匹配算法进行匹配,计算并补偿其旋转运动量,以得到稳定的视频图像序列.通过理论分析和实验验证,表明这种稳像算法具有速度快、准确度高的特点.     

线性不变矩及其在图象识别中的应用算法研究

在讨论线性不变矩基本性质的基础上,对于利用其轮廓信息即能较好描述的图象,提出了一种基于线性不变矩的目标识别算法.该算法包括目标二值化、轮廓提取、线矩计算和分类识别等步骤.仿真试验表明,该算法具有较高的识别精度和良好的抗干扰性,计算效率远高于传统方法,有着较高的应用价值.     

基于几何差异的目标识别算法

为降低目标识别算法复杂性且提高其抗噪能力,提出一种基于几何特征差异的目标识别算法。将获取到的目标图片经图像处理后提取轮廓,并以最小周长多边形算法构造目标轮廓的近似多边形;然后根据模板库标准目标做放大或缩小处理后使其面积与模板面积相等;再使用摆放算法使其与模板库图形部分重合;并提出一种改进型双向链表算法求多边形相交部分,通过计算相交部分面积大小达到识别图像的目的。经过仿真实验验证了此方法简单易行,能够快速识别目标。     

对数似然图像分割的快速主动轮廓跟踪算法

针对跟踪目标尺度变化问题,提出了基于灰度对数似然图像分割的快速主动轮廓跟踪算法。改进的主动轮廓跟踪算法将根据以目标与背景的颜色差异而建立的对数似然图对图像进行阈值分割和数学形态学处理,再将Kalman滤波器结合到主动轮廓跟踪算法进行目标跟踪。改进的主动轮廓跟踪算法对目标分割准确,轮廓特征显著,跟踪效果稳定,算法能很好地适应跟踪目标尺度变化。通过Kalman滤波器对目标位置点的预测减少了主动轮廓跟踪算法收敛的迭代次数,使算法的运算效率提高了33%左右。     

多特征融合的交通标志检测与分类研究

针对国内交通标志的属性特征,提出了一种基于颜色和形状的交通标志分类算法。采用RGB模型分量值互减的方法对自然背景下的交通标志图像进行分割,提取出感兴趣区域,对标志区域进行形态学处理、边缘检测,提取标志外层轮廓。利用Hough变换识别交通标志线性特征。在识别交通标志颜色和几何形状的基础上,利用交通标志的分类知识实现交通标志的快速分类。实验结果表明,该方法容易实现,满足实时性要求,并能达到较好的分类效果。     

尺度不变特征与几何特征融合的人耳识别方法

要提高人耳的识别率,关键是特征的提取与表达.尺度不变特征变换(SIFT)技术是局部点特征提取算法,在尺度空间寻找极值点,提取对图像的尺度和旋转变化具有不变性,对光照变化和图像变形具有较强的适应性的特征向量.尝试用SIFT技术来提取外耳图像的结构特征点以形成稳定的特征描述子,为了克服一幅图像中有多个局部描述子相似的问题,在SIFT特征描述子中融入一个耳廓几何特征.最后采用特征向量的欧氏距离作为两幅图像相似性度量标准进行人耳识别.在耳图像库七进行实验.结果表明,该方法不仅可以有效地提取人耳特征,通过少量特征可获得较高的识别率,而且对耳图像刚体变化具有较强的稳健性.     

一种抗姿态与表情变化的三维人脸识别方法

为了提高人脸在姿态和表情变化下的识别率,结合局部平面距离(DLP)对曲面局部凹凸性优良的判断能力,提出了一种采用人脸的等距不变表示形式来匹配的人脸识别方法。首先,对深度摄像头采集到的深度图像进行距离约束、位置约束、转换等操作,得到干净完整的三维人脸,利用三维人脸上每一点DLP值确定鼻尖点,利用聚类的思想确定鼻根点;其次,采用改进的快速推进算法计算人脸的测地距矩阵,设置阈值并切割出有效的人脸区域;最后,计算有效的人脸区域的高阶矩特征,作为人脸的特征向量进行匹配。实验结果表明,对于不同的数据库,本文算法的识别率接近97%;将本文算法与基于轮廓线特征的人脸识别算法以及基于Gabor特征的人脸识别算法进行比较,其识别率分别提高了14.1%和8.3%,同时有着较高的运算效率。     

基于方向-频率分解的旋转不变性纹理分类

提出了一种用于纹理分类的旋转不变性特征提取的新算法.该算法是将一定大小的图像进行二维傅里叶变换;其次在变换后的图像中央选择一个圆盘区域,并在方向[0°,180°]内进行等间隔角度频率抽样,实现方向分解,使用一组复Morlet小波对每个方向上的映射切片进行小波变换,从而实现多通道频率分解;在各个频率通道中计算均值和方差作为特征,并利用线性回归模型计算频率通道之间的关系特征;将特征沿方向进行一维傅里叶变换并取其幅值,从而得到旋转不变性特征.实验结果表明所提取的特征具有较好的旋转不变性,与其它算法相比具有更好的分类性能,并且对无旋转纹理分类也能产生较好的分类结果.     

基于SIFT特征区域的抗几何攻击图像水印算法

提出了一种基于局部特征区域的抗几何攻击图像水印算法.首先利用尺度不变特征变换在载体图像的尺度空间上提取特征点并形成特征区域,该区域具有缩放、平移不变性;然后通过主方向归一化,使这些区域具有旋转不变性;最后将水印信息重复嵌入到多个不重叠的局部特征区域的DFT中频系数中.仿真结果表明,该算法在获得较好的不可见性的同时,对几何攻击和常规信号处理均具有良好的鲁棒性.     

基于形状特征的水声图像小目标识别方法

为了抑制背景噪声,提高目标识别准确率,该文提出一种基于形状特征的水声图像小目标识别方法.对含有目标的水声图像进行非局部均值去噪处理后,使用OTSU算法自适应选取阈值对去噪图像进行二值化分割,结合形态学处理获得分割后的目标区域;提取目标区域的矩形度、圆形度、几何不变矩等各项形状参数,将目标的特征向量输入随机森林分类器实现...     

Color fusion of SAR and FLIR images using a natural color transfer technique

Fusion of synthetic aperture radar (SAR) and forward looking infrared (FLIR) images is an important subject for aerospace and sensor surveillance. This paper presents a scheme to achieve a natural color image based on the contours feature of SAR and the target region feature of FLIR so that the overall scene recognition and situational awareness can be improved. The SAR and FLIR images are first decomposed into steerable pyramids, and the contour maps in the SAR image and the region maps in the FLIR image are calculated. The contour and region features are fused at each level of the steerable pyramids. A color image is then formed by transferring daytime color to the monochromic image by using the natural color transfer technique. Experimental results show that the proposed method is effective in providing a color fusion of SAR and FLIR images.     

Model-based algorithm for rotation invariant target recognition using laser radar range imagery

The out-of-plane rotation invariance is demonstrated for a recognition system for laser radar (ladar) range imagery. The key of our method is to transform an original ladar range image of scene data into a height-range image. We demonstrate experimentally that our method provides the out-of-plane rotation invariance property and preserves in-plane rotation invariant characteristics at the same time. We also show experimentally the relationship between the recognition rate and depression angles.     

Local and global Gabor features for raised character recognition

Conventional Gabor representation and its exttacted features often yield a fairly poor performance in extracting the invariance features of objects.To address this issue,a global Gabor representation method for raised characters pressed on label is proposed in this paper,where the representation only requires few summations on the conventional Gabor filter responses.Features are then extracted from these new representations to construct the invariant features.Experimental results clearly show that the obtained global Gabor feattires provide good performance in rotation,translation,and scale invariance.Also,they are insensitive to illumination conditions and noise changes.It is proved that Gabor filters can be reliably used in olw-level feature extraction in image processing and the global Gabor features can be used to construct robust invariant recognition system.