基于字符纹理的车牌定位算法

提出了一种基于小波变换和均值聚类的实时车牌定位算法,根据车牌字符的纹理特征,在小波变换域中结合均值聚类自适应动态阈值取得字符信息,然后通过连通区域分析,结合车牌的宏观特征对车牌进行定位,试验证明,该算法准确率高,抗干扰性强。     

基于数字图像处理的车牌定位与识别研究(英文)

研究了车牌图像的特征,车牌定位算法基于车牌图像颜色特征,选取适合的颜色模型进行车牌提取,将彩色车牌图像转化为灰度图像.采用基于矩的阈值选取方法进行图像二值化处理,Hough变换的方法对图像进行倾斜校正,最后对已预处理增强的图像进行Sobel垂直算子边缘检测,用阈值分割出前景,搜索出符合车牌字符特征的候选区域,对候选区域进一步分析得到牌照位置.提出并采用基于PCA-BP神经网络的字符识别算法对车牌进行识别,300ms内车牌字符识别率达97.5%,实验证明,在训练样本较少的情况下,该系统的识别率依然较高.     

分割图像插值的一种局部算法

对于医学序列切片，图像上像素之间的间隔常常小于切片之间的距离，而在图像处理中，常常需要它们有一致的分辨率。对于已分割的切片图像，插入的切片图像也应是分割的图像。本文提出了一种图像插值的局部算法，该算法在产生新插入图像每点的分割信息与颜色信息时，计算只与相邻切片图像的局部像素值有关。因此既保持了相邻切片的物体形态过渡自然，又具有良好的数值稳定性。应用该算法于医学序列切片进行插值时，可达到良好的视觉效果。算法已成功应用于医学数据的三维重建系统。     

基于跨视角图像转换的地-空图像地理定位

图像地理定位任务的目标是对于给定的现实图像实现其地理位置的预测,在目前主流方法中,这种预测通过将输入图像与数据库中带有地理标签的图像进行匹配实现。由于缺乏全面的带有地理标签的地面图像,已有的数据库都是通过带有经纬度标签的卫星图像来建立的,而卫星图像相对于地面图像的巨大视角变化则给图像的匹配带来了挑战。本文提出了一种新的用于跨视角图像转换的条件生成对抗网络Crossview Attention Seq(CAS),使其生成由卫星图像转换得到的地面辅助信息。CAS由图像的语义分割信息达到了更好的生成效果,同时又通过模块中的空域注意力机制压制了转换的噪声。CAS所生成的转换信息与查询图像一起被输入到图像匹配框架当中,进行参数的优化和特征表示的学习。基于孪生网络模型搭建了新的图像匹配框架,并将新的损失函数结合到训练过程中,与传统三元组损失相比,它大大提升了模型整体优化的效果。实验结果表明,本文提出的方法在两个经典图像定位数据集上对比基线模型达到了更高的定位精度,并且对低信息量的数据具有更强的鲁棒性。     

基于特征颜色的车牌边缘检测方法

介绍了基于汽车车牌图像边缘检测的定位算法和基于车牌特征颜色的分析方法.本文有两部分组成，其一是基于色彩空间相似度的颜色判别方法，另一部分是在此基础上的边缘检测.本文方法充分利用了车牌的色彩特征，大量的实验结果也表明了该方法思路简单、实用.     

基于MMSE和小波变换的语音增强算法

提出一种最小均方误差与小波变换相结合的改进算法来提高语音识别系统的性能. 首先通过小波变换对带噪语音进行多尺度分解, 然后对不同尺度的小波系数采用MMSE算法, 最后对MMSE处理过的小波系数进行重构得到增强语音. 实验结果表明: 与传统算法相比较, 提出的新算法去噪效果显著, 有效地提高了语音的质量.     

基于ICA的车牌牌照字符识别系统

介绍了基于ICA(独立分量分析法)的牌照识别系统的字符识别.为了提高字符特征提取的质量,首先通过车牌图像的预处理,然后采用了基于高阶统计信息的特征提取方法,即ICA对车牌灰度图像的字符进行识别.该系统避免了二值化对字符特征的影响,识别方法简单,结果理想.     

基于Kerckhoffs原则的图像隐密算法

针对图像隐密算法中加密秘密信息的问题,将Kerckhoffs原则应用到图像隐密算法中.在对比密码技术和隐密技术的异同点的基础上,分析了在图像隐密算法中使用Kerckhoffs原则的重要性,通过使用掩护图像集,将秘密信息分散隐藏在掩护图像集合的某个子集中,从而减少含密图像被攻击者发现的几率,并且在算法中使用加密手段抵抗密码分析者的攻击.分析表明,本文提出的基于Kerckhoffs原则的图像隐密算法可以提高隐密的安全性,保证秘密信息不被攻击者获得.     

一种基于轮廓的图像检索算法研究

针对图像检索存在性能的不稳定性、相对平移、旋转和尺度变换的鲁棒性不好等问题,提出了一种新的基于形状的图像检索算法.此算法通过提取轮廓的7个矩不变量和轮廓力矩来描述图像特征,用图像特征向量的归一化欧氏距离表示图像的相似度,并用星星形状的图像作为示例图像进行验证,实验证明该算法具有一定的优越性.     

基于改进阈值的小波域语音增强算法

提出了一种基于改进阈值的小波域语音增强算法.在阈值函数中引入参数,通过调整参数以获得较优的小波系数的阈值估计,使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间.利用改进阈值对染噪语音的小波系数进行阈值处理,达到了语音增强的目的.实验结果表明,该方法在抑制白噪声的同时减少了语音信息的损失,较硬阈值与软阈值的小波域语音增强方法相比,增强语音的信噪比、均方误差等性能均有明显的提高.     

一种基于粒子滤波的测向定位跟踪算法

基于多站测向定位提供的目标辐射源方位角信息,提出了一种基于粒子滤波的测向定位跟踪算法.该算法采用序贯蒙特卡罗的粒子滤波技术,对目标辐射源方位信息进行粒子滤波融合处理,实现了对机动目标辐射源的无源定位跟踪.仿真实验表明,该算法适用于非线性模型和非高斯噪声的目标跟踪,与传统的基于卡尔曼滤波的多传感器融合跟踪算法相比,定位跟踪更为精确,从而对提高战场电子目标定位跟踪和精确打击具有广泛的应用价值.     

基于分数阶偏微分方程的图像放大模型

将分数阶微分理论引入图像放大模型中,利用全变分思想,提出了基于分数阶偏微分方程的图像放大模型.仿真实验结果表明：新模型能较好地保持图像边缘特征,以及更多的图像纹理信息,优于整数阶微分方程放大算法,是一种有效、可行的图像放大模型.     

基于支持向量机的字符编码识别系统

基于支持向量机设计了一种产品字符编码识别系统,该系统通过CCD视觉传感器采集图像信息,经过目标提取、字符分割、编码识别过程,最后输出识别结果.其中,识别过程采用支持向量机作为判别函数分类器,该方法能较好的解决小样本、非线性、高维数等实际问题,并且较传统的神经网络识别方法训练速度更快.实验结果表明,该方法识别率高,可以达到98.3%,并且具有较高的实时性.     

基于LANDMARC的最近邻居改进算法

对基于动态主动式射频识别标定的定位识别(LANDMARC)室内定位系统算法进行了研究,针对现有LANDMARC室内定位系统算法最近邻居数量固定导致优良的最近邻居丢失、不良最近邻居引入的问题,提出了一种改进的最近邻居算法(K-nearest neighbor algorithm,KNN).该算法利用待测标签的预估位置,划定最近邻居的选择区域,然后根据选择区域内参考标签与预估位置能级差选择最近邻居.MATLAB仿真结果表明,在同等条件下的新算法定位精度提高了9.8%,最大误差降低了21.8%.     

一种基于多光谱波段选择的白细胞图像分类法

基于多光谱波段的优化理论，在白细胞图像各波段问相关性分析的基础上，对传统最大似然分类法进行改进，提出一种对白细胞图像选择最有效部分波段进行识别的分类方法．该方法通过贝叶斯理论与其他先验知识进行融合，提高了分类准确度，克服了传统最大似然分类法在图像识别过程中具有的数据量庞大、计算程度繁冗和识别速度慢等缺点．实验结果表明，在保证分类精度基本不变的条件下使计算效率提高了2倍以上，为今后图像特征提取和图像分割奠定良好的基础。     

基于分级的MRF视频运动检测算法及其实现

在阐述马尔可夫随机场（MRF）视频运动检测算法理论的基础上，采用分级的方法，形成图像序列的时空多分辨率结构，大大优化了单一分辨率MRF算法 的初始化过程，并通过软件进行了实现，有效改进了单一分辨率算法检测的结果。该算法应用于数字视频监控系统，可明显提高检测精度，具有较好的应用前景。