一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法

针对移动机器人视觉图像间的连续特性,提出了一种基于小波模极大值的图像特征匹配算法,该算法利用小波模极大值提取图像轮廓及模方位矩阵,并在轮廓图像中寻找极大区域,以该区域中心点作为图像特征点,且将区域小波模方位、特征点区域图像重心坐标和区域轮廓重心方向组合生成这些特征点的特征向量,利用这些特征向量实现图像间的特征点匹配．并通过相应的实验证明提出的新算法高效可靠．     

一种非刚性医学图像点匹配方法

提出了一种非刚性点匹配的算法并把其运用于医学图像配准．该算法采用信号滤波的方法来获得点集间的匹配信息，并运用松弛标记法将各点邻域关系对模糊的匹配信息进行迭代获得明确的匹配关系．在此基础上，利用高斯径向基函数来描述点模式间的弹性形变，在基本的迭代框架下实现问题的求解．实验结果显示在形变程度为5％、出格点比率50％和噪声标准差为5％的情况下该算法的匹配误差能控制在0．13以下，表明了该算法的鲁棒性和有效性，较好地解决了医学非刚性形变的点匹配问题．     

用二维阶次规正不变矩识别三维目标

论述了用二维投影图像的矩不变量来识别三维目标的方法．该方法有效地降低了目标识别的维数，简化了目标匹配和识别的算法．通过考察阶次规正不变矩ＯＮＭＩ的性能，证明ＯＮＭＩ有效地减小特征量的动态范围并提高了其抗噪性．分类结果表明，该特征量平衡方法比加权因子法更有利于目标的识别分类     

基于激光雷达数据SVM分类的室内环境识别研究

语义地图构建对移动机器人导航与规划具有重要意义，而环境分类是语义地图构建的核心问题。目前所采用的环境分类方法匹配率较低，已成为语义地图构建所面临的主要问题。对此笔者提出了一种基于支持向量机的分类方法，该方法利用激光雷达数据提取环境几何特征，训练SVM分类器对机器人工作空间模式进行识别，并将所提算法用于室内环境的语义分类。实验结果表明，该分类方法具有较高的识别率，可有效地实现语义地图构建。     

基于线矩特征的破损目标识别

论述了用曲线的矩特征作为局部不变量来识别二维破损目标的方法．该方法对目标的轮廓进行分割后，利用阶次规正后的轮廓线矩特征，通过粗、细两级的基于Ｈｏｕｇｈ变换的投票匹配法来识别目标．分类实验表明，该方法有利于提高目标局部特征的抗噪性，并简化了破损目标的匹配和识别算法．     

基于脊线校准的指纹点匹配算法

讨论了一种基于脊线校准的指纹点匹配算法，引入了新的脊线相似性评价指标，提出了一种更前效的匹配原点对搜索算法，并对点匹配算法作了进一步改进，性能评测数据表明，该算法可以在不增加拒识率和误识率的情况下提高匹配速度1倍以上。     

点特征和小波金字塔技术的遥感图像快速匹配技术

提出了一种基于Harris特征点提取和小波金字塔的遥感图像快速匹配技术．在对多分辨率遥感图像进行完预处理的基础上,先利用Harris算子提取待匹配图像的特征点,然后利用小波金字塔完成匹配．通过杭州地区TM和SPOT遥感影像的配准实验,表明该算法减少了人工干预,提高了运算速度,又保持了匹配精度．     

一种改进的PCB图像匹配方法

为了解决传统图像匹配方法在PCB图像匹配过程中准确率低、耗时长的问题,提出一种基于SURF算法结合曲线拟合方法和K-means聚类算法的改进匹配方法。算法如下:首先利用SURF算法提取图像的特征点,并采用最近邻域法对生成特征描述子的特征点粗匹配得到特征点匹配对,然后通过曲线拟合方法滤除部分匹配对,减少匹配耗时,最后采用K-means聚类算法对匹配对聚类分析提取有效的匹配对,完成对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法有效剔除了错误的匹配对,提高了PCB图像的匹配精确率,具有较好的稳定性和实时性。     

一种基于三角形区域生长的图像篡改检测方法

针对现有的多数图像篡改检测算法中存在着的对旋转、缩放等篡改失效和计算量大等问题,利用三角形具有抗平移、旋转、尺度缩放的优越特性,提出了一种新的图像篡改检测算法.首先,利用Delaunay三角剖分算法对提取的Harris特征角点进行三角剖分,进行相似三角形的初始匹配.然后,以匹配的相似三角形顶点为种子点,建立三角形组,再进行一次相似三角形的匹配,实现对篡改区域的三角形生长.最后,利用区域面积阈值和数学形态学准确定位出篡改区域.实验结果表明,该算法与同类算法相比不仅能有效地对抗旋转、缩放,噪声等后期处理操作,而且对篡改区域有很好的检测和定位效果并具有计算复杂度低的特点.     

基于差分制约耦合三角网约束的图像匹配算法

为解决当前图像匹配算法忽略了相邻图像层次间灰度量级的差异性导致的较多的误检与漏检现象,使其匹配精度不高的问题,本文设计了基于差分制约模型与三角网优化的图像匹配技术.首先,利用差分高斯函数来构造差分制约方法,对相邻图像层次间的灰度量级进行一致性约束,准确提取图像特征点;然后,通过计算圆形邻域内的Haar小波响应值,确定特征点的主方向;再计算圆形邻域内的梯度与灰度特征,得到相应的特征向量;利用主方向与特征向量来生成实现特征点描述符.利用特征点描述符求取特征点之间欧氏距离的最近邻与次近邻比值,对图像特征完成初步匹配;最后,通过初匹配之间的空间关系构建三角网约束规则,对错误匹配特征点进行剔除,对匹配结果进行优化.实验结果表明:与当前图像匹配算法相比,所提算法具有更高的匹配正确度与鲁棒性.     

基于移动指纹识别的身份认证系统

提出一种基于指纹识别的手机身份认证方案。用户通过手机内置的指纹仪获取指纹模板,远程服务器完成指纹比对,用户身份的确认等工作。通过实验证明整个系统的有效性和可靠性。     

金银花的高效液相色谱指纹图谱和聚类分析

采用Agilent TC-C18色谱柱,以乙腈-0.1%磷酸水溶液为流动相,梯度洗脱,在254 nm波长下对15批不同产地和不同品种的金银花进行测定,建立了金银花的高效液相色谱指纹图谱。采用程度相似度计算法结合聚类分析对15批金银花所共有的15个特征峰进行比较分析,从而对其质量和品质进行评     

指纹图像脊线提取

在分析指纹纹线特点的基础上,提出了基于多窗口的区域方向图滤波法.该方法利用指纹图像的局部区域内纹线方向的一致性和区域间纹线方向的相关性,有效地确定了纹线的区域方向,解决了单窗口区域方向图法中存在的局部误判问题,进而实现了沿指纹纹线方向的滤波,提取出了指纹的脊线.     

人体尿液的三维荧光指纹图谱

采用三维荧光光谱技术获得了不同人群尿液的指纹图谱,对24个胃癌病人以及27个健康人的尿样进行了测定,并结合主成分分析的投影判别法和聚类分析法对尿样三维荧光谱的特征参数进行了模式识别研究。结果表明,病人和健康人的尿样存在一定的差异,且主成分分析投影判别法和聚类分析法均能对样品进行较好的分离识别,从而建立了识别癌症病人以及健康人的尿液的新方法。     

应用高效液相色谱法和化学计量学研究藿香正气水指纹图谱

采用高效液相色谱获得藿香正气水的色谱指纹图谱,利用基于主成分分析的投影判别法和聚类分析法分析实验结果.结果表明,不同厂家生产的藿香正气水存在显著差异,且主成分分析投影判别法和聚类分析法均能对样品进行正确分类,从而建立了识别不同厂家藿香正气水的方法,能有效地控制中药藿香正气水的质量.     

电场作用下HR神经元的分岔分析及参数辨识

详细分析了电场作用下四维Hindmarsh-Rose（HR）神经元模型的分岔模式及放电行为。通过数值仿真得到该神经元模型的多组双参数分岔图、最大Lyapunov指数图、峰峰间期分岔图等,发现该模型在双参数平面上存在倍周期分岔、加周期分岔等模式及“锯齿状”混沌结构。通过构建合适的目标函数,提出了自适应混合粒子群遗传算法,将神经元模型的参数辨识转化为最优化问题。数值仿真结果表明,算法对神经元模型的参数辨识效果较好,能更准确地辨识未知参数,具有一定优越性。     

改进分形模型的图像降噪算法

利用分形几何中的迭代函数系统理论，针对空间域建立图像分形模型存在相似匹配速度慢的缺点，提出了一种变换域的改进分形模型方法，该方法用频域的搜索匹配代替空间域的搜索匹配，不但域块和区块达到相似匹配的速度更快，而且可以自适应的调整参与计算相似匹配的参数个数．实验结果表明改进的分形模型应用于图像降噪不但可以有效的保护图像的细节和边缘信息，并避免原方法在降噪的同时带来块效应的缺点．     

双面碎片的英文文件复原方法研究

对英文材料的双面规则碎片文件复原问题进行了研究.由于碎片边界是规则的几何形状,无法采用几何形状匹配算法进行复原,为此提出了基于碎片边缘像素特征的匹配复原算法,建立了双面二维灰度匹配数学模型.通过加入行约束条件,减少横向匹配中的纵向误差,并通过消除列匹配中的误差,优化了匹配算法.该模型可以实现块状双面英文碎片的完整复原.