基于角点傅里叶描述子及空中飞机识别

本文提出了角点傅里叶描述子，并将它作为二维目标的特征和神经网络的输入，用于构成一基于ＢＰ神经网络的飞机目标识别系统。该识别系统对旋转、位移、尺度变换具有不变性。计算机模拟结果表明该识别器对空中飞机的识别具有很高的识别率和联想能力。     

融合轮廓矩和Fourier描述子特征的压印字符识别

提出了一种基于混合轮廓特征的压印字符识别新方法.首先提取字符轮廓的矩不变量和Fourier描述子,然后将2种特征融合构成混合特征,最后将新特征输入BP网络进行识别.实验证明,混合轮廓特征不仅克服了2种特征单独使用时的缺点,提高了识别率,而且可以提高特征的平移、缩放以及旋转不变性.     

数字空间轮廓的小波描述子

为了描述数字空间目标轮廓,便于计算机图形表达,提出一种适于描述序列点轮廓的小波描述子。将数字空间轮廓视为周期序列,并基于离散小波变换给出序列点轮廓小波描述子的具体表达。结合具体医学图像轮廓进行相应的应用研究,并与Fourier轮廓描述子进行了对比,研究结果表明,在具有相同比特率的情况下,序列点轮廓小波描述子具有更好的保形性,同时实现了对轮廓数据的压缩。     

基于神经网络和傅里叶描述子的残缺面部图像识别与分析

传统的人脸识别系统中,往往都是使用完整图像进行对比和查找.但是在医疗或者刑侦领域,有时会出现残缺的人脸正面图像无法与已存入系统中的完整人脸图片相对应的情况.文章在传统的傅里叶描述子的基础上,提出相关改进算法.根据传统的傅里叶描述子提取特征简单的优点,改进传统的傅里叶描述子,同时进一步结合多任务卷积神经网络与图像分割的相...     

基于椭圆傅里叶描述子的遥感图像配准算法

传统的基于点特征的图像配准算法在遥感图像配 准时提取的特征点数量大、分布密,易产生误匹配,导致特 征匹配的效率和精度低。为此,本文利用椭圆傅里叶描述子(EFD)能较好保留 形状信息的特点,提出了一种基于EFD的 图像配准算法,根据匹配的边界对预估变换参数,给出特征搜索范围,从而有效地提 高特征搜索的效率。实 验结果表明,所提出算法能有效抑制误匹配的产生,提升特征匹配的效率,尤其是对于纹理 丰富的大尺寸图像,提 升效果更加明显,验证了本文算法对遥感图像配准的适用性。     

SAR 村庄目标ROI 提取和异源图像匹配

针对合成孔径雷达(SAR)图像信噪比低且具有相干斑噪声,与光学图像配准时难度较大的现状,提出了一种异源图像村庄目标感兴趣区域(ROI)提取和匹配新方法。首先,对SAR 图像进行中值滤波和偏微分处理,消除噪声干扰;然后,利用灰度共生矩阵的四个纹理参数对整幅图进行计算,判断是否为村庄目标点,并提出局部灰度一致性算法,消除虚警点,增加目标点,完成村庄目标ROI 的粗提取;接着,利用傅里叶描述子对获得的目标ROI 进行二次描述和填充,获得最终待匹配的村庄ROI;最后,利用Hu 不变矩区域特征,结合最小欧氏距离测度和余弦相似度,实现异源图像匹配。实验结果表明,最终获得的配准图像误差较小,配准图像视觉判断比较理想,因而具有较高的可靠性和稳定性以及较高的理论研究价值和广泛的应用前景。     

抽样对复合傅里叶变换轮廓术的影响

为了研究抽样对复合傅里叶变换轮廓术测量精度的影响,避免因抽样造成的频谱混叠,采用梳状函数对连续变形条纹进行抽样的方法,并结合卷积性质,在相位方向和其垂直方向上分别进行了讨论,从而得到了在实际测量中两个方向上抽样频率的选择依据.结果表明,在相位方向上,抽样频率应至少为基频的倍;在垂直方向上,抽样频率必须至少为两个载频中较大频率的3倍.计算机模拟和实验验证了理论分析的正确性.     

傅里叶变换轮廓术新理论研究

采用传统的傅里叶变换轮廓术(FTP),必须保证投影装置出射光瞳和成像装置入射光瞳的连线与参考面平行,并且它们的光轴应在同一平面上,才能得到较为准确的测量结果。改进了傅里叶变换轮廓术测量装置,从理论上证明了双瞳连线不平行参考面,且双光轴也不共面时的测量原理,推导出了新的、适用范围更广泛的相位-高度映射算法,使实验系统的搭建变得比较容易,投影装置和成像装置的摆放位置可以随意移动以方便获取全场条纹。所提出的方法为在难以实现双瞳与参考面平行或难以使双轴共面的特殊环境下提供了获得可靠测量结果的途径,并且传统的傅里叶变换轮廓术测量系统是所提出系统结构的一个特例。计算机模拟及实验均证实了该方法的有效性。     

用于目标识别的二维傅里叶小波描述子

提出了一种二维傅里叶小波描述子。其改进之处在于在目标图像的直角坐标-极坐标转换过程中，预先将图像中的冗余点去除，并对像素点进行细化处理，以减少计算时间，提高交换精度。在飞机型号识别实验中，采用改进的二维傅里叶小波描述子对样本进行描述，并使用神经网络分类器进行分类，获得了很高的识别率，而运算时间显著减少，证明它是一种十分有效的目标描述方法。     

复合不变矩的特征提取

特征提取的目的是提取出一些精简、准确有效的数据来提高图像识别和分类的效率和准确率。在系统识别缺陷过程中,特征提取是很关键的一步,它是系统判别图片有无缺陷或分类的基础不变矩概念清晰、识别率稳定,对具有平移、旋转、尺度等变化的目标具有良好的不变性及抗干扰能力,能有效地反映图像的本质特征。在此分别采用HU不变矩、Zernike不变矩和该文提出的复合不变矩分别对塑料平板图片进行特征提取,反应出复合不变矩具有平移、尺度和旋转不变性。结果表明它能提供更全面特征信息,具有较高的抗噪能力,是行之有效的特征参数。     

飞秒激光微加工中光斑横向超分辨研究

飞秒激光微加工中焦点光斑横向光场的分布直接影响到激光微加工的精度、分辨率和表面粗糙度等。利用激光束空间整形技术对激光束聚焦光斑进行调制,基于横向超衍射理论和优化算法进行了研究和分析,完成了一种0-结构四环横向相位板的设计。该相位板归一化半径为r1=0.16、r2=0.27、r3=0.49,获得的峰值能量S、焦斑尺寸GT、旁瓣能量MT分别为0.38、0.74、0.20。并且基于该相位板在激光微加工系统中进行了一种光致变色材料的相位板加入前后的对比加工实验,实验结果表明,在飞秒激光微加工系统中使用这种相位板可以有效地减小加工点的尺寸大小。     

基于多元正态分布的飞秒激光烧蚀光斑质心提取

飞秒激光在加工单晶硅过程中伴随着等离子体衍生发光现象,并以激光光斑形式表现出来,激光烧蚀效果受激光脉冲能量、光学设置、材料特性、环境参数等因素的影响,参数的选择是实现理想加工的关键,由此引入光斑质心的提取,研究光斑的变化规律以提高加工精度的目的。常用的质心提取算法有灰度质心法、高斯曲面拟合法等,但由于受到噪声的影响,光斑的灰度峰值可能发生偏差,提取的质心同真实质心相比误差较大,由此引入多元正态分布,在多个方向拟合高斯曲面,通过极大似然法估计质心,在精度方面得到了很大的改善。     

融合图像轮廓矩和傅立叶描叙子的手势识别

针对手势识别中人手是复杂变形体,手部特征描叙容易受到环境因素影响的特点,提出了一种基于混合轮廓特征的手势识别的新方法.首先根据手的颜色信息将手从复杂的背景中分离出来,然后提取出手轮廓的矩不变量和Fourier描叙子特征,然后将2种特征融合构成混合特征,最后将新特征输入BP神经网络进行识别.实验表明:此方法具有较好的鲁棒性和较高的识别率.     

飞秒激光烧蚀光斑图像的周期灰度变化分析

在不同的飞秒激光烧蚀功率下,由于核心烧蚀区被烧蚀掉的材料体积不同,使得衍生的等离子体发光强度也不同.因此,有必要研究序列烧蚀光斑图像灰度变化与烧蚀工艺之间的关系.首先,连续采集2400帧光斑图像,获得光斑图像的灰度周期变化曲线,并对曲线进行小波去噪处理;其次,分析光斑图像周期性灰度变化曲线与烧蚀加工周期间的关系;再次分...     

飞秒激光烧蚀光斑图像的双边滤波增强及FCM分割

飞秒激光烧蚀单晶硅材料过程中会伴随衍生等离子体发光,由CCD相机采集等离子体的光辐射信号可获得激光烧蚀光斑图像。针对光斑图像核心烧蚀区域易受光晕、烧蚀热过渡区域等因素影响问题,提出了烧蚀光斑图像的双边滤波增强结合模糊C均值聚类(FCM)分割策略,将光斑不同区域分割出来。首先,采用主成分分析(PCA)方法对光斑图像进行主成分提取,增强图像并去除噪声影响。其次,在PCA提取的第一主成分图像基础上,用双边滤波对光斑图像进一步增强处理,突出了光斑核心目标区域的层次。最后,采用模糊C-均值聚类(FCM)将光斑图像的各个区域精确的分割出来。通过与Canny算子结合高斯滤波的光斑图像分割效果对比表明,本文提出的光斑图像分割方法,对光斑核心区域、光斑细节及光斑层次分割方面具有优势。     

提高制作光纤光栅时飞秒激光光斑质量的方法

由于光纤自身固有的圆柱形结构,在飞秒激光逐点刻写光纤布拉格光栅过程中会产生柱透镜效应,使得聚焦光斑呈长条状,对刻写光栅结构产生不利影响。基于几何光学原理分析了产生长条状光斑的原因,并提出了一种有效地改善聚焦光斑质量的方法。实验中,将待写光纤夹在玻璃板之间并填充折射率匹配液,运用800 nm钛蓝宝石飞秒激光通过50×显微物镜聚焦在双包层光纤内,单脉冲曝光后得到了直径为1.5μm圆形光斑,方法简单,易于操作。光斑质量的提高扩展了飞秒激光在光纤微细结构制作中的应用。