基于组合特征的高效数字识别算法

针对监控屏幕中的数字字符提出了一种高效的识别算法。该算法利用字符图像的欧拉数、凹陷区、水平和垂直穿线等组合特征完成级联分类,无须对待识别字符进行规整、细化和轮廓提取处理,降低了算法复杂度,减少了因细化变形、轮廓断裂引起的误识和拒识。在以此算法为基础实现的监控信息自动采集与记录系统中,对5 000多个屏幕显示数字字符进行识别测试,平均每秒处理125个数字,正确识别率达到98.70%,误识率仅为1.30%。实验表明该算法在处理速度、识别精度、抗干扰性方面表现良好。

基于中值金字塔变换的图像逆半调

针对误差分散半调的系统特征,构建了一种基于非线性中值算子的多分辨金字塔变换.研究了变换后各级近似、细节信号中半调噪声的分布特性和消噪方法,提出了一种用wiener滤波抑制一级细节中半调噪声,并用消噪后的细节与近似信号重构连续色调图像的逆半调算法.实验结果表明,该变换具有较好的信噪分离能力,比线性多尺度变换更适合于逆半调.新逆半调算法的时空间复杂度较低,其结果的峰值信噪比值及去噪保沿效果良好.

利用拓扑关系快速提取鞍部点

从鞍部点的形态特征出发,利用移动窗口法预提取出符合地形结构的鞍部特征点,对DEM(Digital Elevation Model,数字高程模型)数据进行等高距分层以模拟出等高线地图的地貌特性,从而考查特征点与周围区域的拓扑关系,剔除未处于鞍部地区的伪特征点。实验结果表明,算法快速简便,所获取的鞍部点符合地貌认知。

LUT与Elman网络相结合的图像逆半调算法

为改进查找表逆半调算法中"未出现半调模式逆半调值"的估计精度,提出了一种查找表与Elman回归网络相结合的图像逆半调算法。该算法首先通过样本图集生成初步逆半调查找表,然后以Elman型回归网络为工具,构造、训练逆半调逼近模型,最后达到拟合"未出现半调模式逆半调值"的目的,产生完整查找表,支持逆半调处理。实验结果及性能分析表明,应用本文算法生成的逆半调重建图像在视觉效果及PSNR指标上表现良好,具有运行速度快、空间复杂度低的特点。

一种新的粘连字符图像分割方法

针对监控画面采样图像中数字的自动识别问题,提出一种新的粘连字符图像分割方法。该方法以预处理后二值图像的连通状况来判定字符粘连的存在,并对粘连字符图像采用上下轮廓极值法确定候选粘连分割点,以双向最短路径确定合适的图像分割线路。仿真实验表明,该方法能有效解决粘连字符图像的分割问题。

基于HVS的彩色逆半调色差预测及可视化方法

提出了一种彩色逆半调色差预测及可视化评价方法.该方法从HVS特性着手,首先将图像变换到模式-颜色分离的S-CIELab空间,然后运用CIEDE2000色差公式和NBS色差感知参考值建立了彩色逆半调质量评价方案.仿真结果表明:该方法提高了色差计算的精度,拓展了色差表现形式,符合HVS特性,所生成的HVS色差图、色差分布、色差比率和色差均值能够直观、准确地反映半调噪声的抑制情况和重建图像质量.

一种半调图像分类识别算法

分析影响逆半调质量的各种因素,引出半调图像识别研究的目标,并运用增强一维自相关函数、共生矩阵和游程矩阵研究半调图像的相关周期和纹理特征,通过构造多级分类器及其标准向量建立了一种常见半调图像的类型识别算法.实验表明,该算法的平均识别正确率可达99%,解决了估值类逆半调技术的实用化问题,也为其他逆半调方案的针对性设计和参数自适应优化奠定了基础.

模式识别与LUT相结合的误差分散类逆半调方法研究(英文)

查找表(LUT)图像逆半调是一种基于模式识别原理的快速非迭代方法。其中,产生 LUT数据的模板设计、LUT数据训练图集的选择,及其训练后“未出现模式逆半调值”的估计方法成为决定逆半调图像质量的关键。在分析图像半调模型的基础上,应用LUT逆半调算法对LUT数据训练图集进行了充分的实验,统计和分析了训练图集对 LUT逆半调图像质量的影响,给出了其选择依据。实验表明依据该准则训练出的LUT数据在多项逆半调效果评价上表现良好。

一种半调图像类型识别方法

半调图像类型的先验知识对于逆半调处理有着十分重要的意义。为了对半调图像进行类型识别,利用不同半调图像表现出的纹理差异设计了一种半调图像类型识别方法。其中主要选取了基于灰度—梯度共生矩阵的大梯度和小梯度优势统计值作为判别特征。仿真实验结果表明,所选取的特征值在不同类型半调图像上表现出明显的差异,将其作为半调图像分类识别的依据,最终通过判别函数可将常见的半调图像分为三大类。

栅格数据中面状地物的骨架线提取方法

为了快速有效地提取栅格数据中面状地物的骨架线,在详细分析地物骨架线特征的基础上,采用形态学去除栅格数据中的噪声,再通过距离变换确定中心位置,进而利用图像分割方法沿中心位置分割图像,提取分块之间的交线形成骨架线。实验表明该方法适应性强、处理速度快,且提取的地物骨架线平滑又连通,与地物的拓扑结构和几何形态基本一致,可以满足实际应用的需要。

有序抖动半调图像的无损压缩算法

在分析不同有序抖动模板对所生成抖动半调图像的影响因素基础上,设计了尺度变化的分块及块间异或预处理策略,大大提高了二值游程长度.进而使用游程和哈夫曼相结合的编码思想提出了一种新的有序抖动半调图像无损压缩算法.仿真实验表明,该算法在编码效率上具有较大优势.

山体控制区拓扑分析的山顶点提取方法

山顶点是一个容易意会却难以量化的地理特征。从山体地貌的认知着眼,对不同类型山体的山顶点控制区域进行分析,研究山顶点的高程、控制区的高差阈值、山体面积及平均坡度等山体地形特征的量化分析方法;在此基础上建立基于闭合等高线树山顶点控制区分析模型;并对山体地形特征进行量化表达,形成以山体控制区为约束条件的规格格网DEM数据的山顶点提取方法。使用1∶25万的祁连山DEM数据对新方法进行实验验证,提取准确率为96.8%。为验证新方法的普适性,选取极高山、高山、中山、低山等山体的DEM数据进行实验,山顶点提取结果理想,准确率较高,说明该方法适用于多种山体类型。

斜单轴跟踪式光伏组件的安装倾角优化设计

根据斜单轴跟踪式光伏设备的工作原理,设计了其光伏组件的安装倾角优化方法.该方法以光伏组件全年接收的太阳辐射量最大为目标函数,从分析太阳的入射角着手,推导倾斜面与水平面上接收太阳辐射量之间的关系,构造了斜单轴跟踪式光伏组件接收太阳辐射量的测算模型,并运用遗传算法求解了光伏组件的最佳安装倾角.实验结果表明,太阳辐射量测算模型的准确性较高、安装倾角优化方法有效.

跟踪式光伏设备的阵列排布优化设计

提出一种跟踪式光伏设备的阵列排布优化设计方法.该方法从分析影响阴影形成的要素着手,构造跟踪式光伏设备的电池面板在太阳照射下的阴影测算模型,从而推导其阴影的全年变化规律,实现跟踪式光伏设备阵列式排布的最优间距设计.实验表明,该方法给出的排布方案能保证光伏阵列在开机运动时段内不产生阴影遮挡,且排布间距最小,可有效节省建设用地.

基于矢量化的山脉线提取方法

为从整体把握山脉态势,提出一种利用矢量化技术提取山脉线的方法。将山脉看作是由山脊线中某些符合山脉特征的山脊分段构成,设计山脊线的矢量化和提取规则,提取权值较大的分段组合成主山脉,根据拓扑结构确定支脉,以完成山脉分级。实验结果表明,该方法提取的山脉线走势清晰,结构合理,符合地貌认知。

一种利用背景光流特征的虚假人脸检测方法

人脸识别系统会受到照片视频的虚假人脸攻击,但手持照片、视频攻击存在抖动现象,以光流表征运动信息,提出一种利用背景光流特征的假人脸检测方法。该方法聚焦真实人脸背景与虚假人脸背景之间的运动差异性,分析人脸外区域的光流角度分布,背景对比区的运动状况,通过评估对比区的运动一致性虚假人脸。新方法在公开数据集ReplayAttack和CASIA-FASD中的测试准确率分别为97.87%和90.95%,可有效甄别含背景区手持照片视频的虚假人脸攻击。

基于不变矩的带钢数字图像的缺陷检测算法

针对带钢数字图像特点设计了一种表面缺陷检测算法,能够基本解决带钢有无缺陷的初检工作。它从Hu不变矩的平移、旋转、比例不变性切入,结合二阶矩的物理特性,并考虑到无缺陷图像灰度过渡平缓,置乱前后不变矩差较小;而有缺陷图像的缺陷部分被破坏,其置乱前后不变矩差相对较大,据此设计并实现此算法。通过试验证实,该算法能够快速判别出有缺陷的带钢图像,使初检和缺陷类型识别能够实现并行处理,对提高带钢缺陷检测系统的整体效率具有重要意义。

基于高斯尺度空间的山脊主脉提取方法

山脊线有主脉和支脉之分,主脉连贯突出且长度较长,控制了地形整体特征和态势,支脉则相对短小、分布于主脉两侧,反映了地形局部变化与细节。然而,现有方法提取的山脊线包含支脉多,提取结果偏差大、连续性差,无法支持实际应用。为此,结合多尺度分析与图像融合理论,提出了一种主脉的提取方法。新方法以不同参数的高斯核函数对数字高程(DEM)数据做多尺度分解,分别提取各尺度下山脊线,再以高斯尺度参数构造各尺度山脊线权重,采用加权平均法融合各尺度山脊线,获得更能体现宏观地形特征的主脉。实验结果表明,该方法简单易行,提取的主脉清晰、连续,与实际地形较为相符。

基于偏微分方程的误差分散逆半调改进算法

结合误差分散半调噪声特征,提出一种基于偏微分方程的逆半调改进算法。通过研究偏微分方程的去噪原理,以3次B样条函数作为扩散函数,采用迭代求解偏微分方程的方法估计逆半调图像,计算每次迭代前后图像梯度模值的增量以确定平滑度的调节参数,解决偏微分方程在应用中的参数选择自适应问题。实验结果表明,该算法在图像整体平滑度和细节保持能力上都具有较好的效果。

基于边缘和模型的半色调图像水印算法

考虑人眼视觉掩蔽特性,提出了一种基于图像边缘和模型的数字半色调图像水印算法。通过分析半色调图像边缘特性,将二值水印嵌入到半色调图像边缘区域,再结合视觉和打印模型对半色调图像进行优化,得到含水印半色调图像。仿真实验表明,该方法不会在含水印半色调图中产生明显椒盐状噪声,可取得较好的水印不可感知性。当此半色调图像打印输出,再遭受裁剪、随机涂改、JPEG压缩攻击后,仍能提取出有效的水印信息。