一种基于单元信息熵的目标匹配改进算法

为解决图像信息熵无法有效进行图像匹配的问题,将图像单元信息熵和投影特征相结合,定义了图像单元信息熵,并提出了一种基于单元投影信息熵的图像匹配方法.在单元信息熵的基础上,在各个单元格内进行单元信息熵投影计算,然后按照一定的测度进行计算,从而实现图像的匹配.采用网格分层的搜索算法,加快搜索速度,提高其工程实用性.实验证明:该算法具有良好的抗几何失真能力和抗辐射失真的能力,以及很好的抗噪声干扰的能力,可以准确的进行目标匹配.

基于单元信息熵矢量特征的图像匹配跟踪算法

由于图像信息熵只与图像中的图像像素点值的数目有关,而与像素点的位置信息无关,即图像信息熵不能很好地反映图像间的形状差异。本文提出了基于单元信息熵矢量特征的图像匹配跟踪算法,解决了熵相同而形状不同的问题,利用单元信息熵矢量间的距离相关性来完成图像的匹配跟踪。因此该算法不仅具有抗噪能力,而且具有良好的抗辐射失真和抗几何失真的能力。仿真试验表明：在辐射失真情况下,该算法具有稳健的匹配跟踪能力。

基于灰度分布特征的层次掌纹识别方法

目前掌纹识别算法主要集中在对掌纹图像所切取的ROI区域的研究,而对原始手部图像的灰度分布特征则讨论较少。在一定光照条件下,掌部不同位置的主线、皱纹和表层皮肤颜色的深浅在灰度图像上各自对应了不同的灰度级。该文提出一种利用手部尺寸和角度信息完成粗分类,借助单元信息熵的概念来分析手部图像的灰度分布特征从而完成细分类的层次掌纹识别方法。该方法不同于传统的对ROI区域进行特征提取的方法,直接利用整幅人手图像完成分类识别。在99类共990幅手部图像的数据库上进行的实验结果与PCA和LDA算法的对比表明,该算法具有比传统算法更高的鲁棒性,识别率也得到了较大幅度的提高。