基于Log-Polar和DT-CWT的旋转不变纹理分类算法

提出了一种基于对数-极坐标变换(Log-Polar)和双树复数小波变换(DT-CWT)的旋转不变纹理分类算法。该方法首先对纹理图像进行对数-极坐标变换将旋转转化为平移,再用具有平移不变性的双树复数小波对变换后的图像滤波并计算各子带的能量值组成旋转不变特征向量,最后利用支持向量机算法实现纹理图像的分类。将该方法与其它旋转不变纹理分类算法进行比较,实验结果表明,提出的算法能有效地提高正确分类率。

帐篷映射耦合孔径梅林变换的光学图像加密

为解决当前光学图像加密方法容易遭受各类攻击等安全问题,设计了基于帐篷映射和孔径分数梅林变换的光学图像加密算法。首先,对明文图像作对数极坐标变换,将变换结果图像分解成多个环域子图像;然后利用不同阶数的孔径分数梅林变换分别对子图像进行处理,得到对应的复值图像;为了增强密钥的随机性,借助帐篷映射产生一个辅助相位,并将其融入到加密过程的相位密钥中,并使用重复迭代加密的方法,对幅度和相位信息进行编码。最后,利用帐篷映射生成一个随机矩阵,对迭代加密后的幅度信息进行异或操作,完成最终的加密处理。实验测试结果表明:与当前的光学图像加密方法相比,上述算法具备更好的鲁棒性和稳定性,能够有效地抵抗各类非法攻击。

非矩形探测器阵列在相向运动中的成像优势分析

针对一种非矩形Retina-like探测器进行建模与仿真,研究其相向运动过程的模型.在不同场景及不同模糊度条件下对Retina-like探测器及矩形探测器的图像进行质量评价,不同的评价参数均表明Retina-like探测器在相向运动过程中的成像质量优于矩形探测器,具有抗辐射状模糊的效果,在相向运动过程中有明显的优势,为探索高速相向运动成像过程中的非矩形探测器面阵设计提供帮助.

用支持向量机实现尺度和旋转不变性纹理分类

提出了一种简单的尺度和旋转不变性纹理分类方法 .首先使用对数 -极坐标变换对要分类的各纹理图像进行变换 ,生成对数 -极坐标图像 ;然后以对数 -极坐标图像的正则化以后的行投影数据向量构成纹理图像的特征向量 ;最后运用支持向量机实现尺度和旋转不变性纹理图像的分类 .实验结果表明 ,该方法在尺度和旋转不变性纹理图像的分类中 ,准确率可达 90

一种改进的LPT图像配准方法

研究图像配准的优化问题。图像配准是全景图生成的关键技术和图像处理研究的重要问题。传统的利用对数-极坐标变换(LPT)的配准方法存在着采样不均匀的特点,易导致计算量大和对图像中心区域变化敏感的缺点。为克服上述缺点,提出一种改进的LPT配准方法。上述方法主要分为两个步骤:第一步是采样点数随角向圆周半径调整,减少总采样点数;第二是对采样图像分别做径向和角向线积分投影,通过计算相对位移和修正步骤,得到图像的缩放比例和旋转角度,达到配准的目的。实验结果表明,改进配准方法既能够保持LPT的旋转和尺度不变性,又减少了计算量和减轻了图像中心区域变化的干扰,相对典型的LPT方法傅里叶-梅林算法,具有更高的配准精度和更好的鲁棒性。

基于机器视觉的机械臂智能分拣系统

为了实现机械臂在其工作范围内对任意位置目标的抓取,提出了一种基于机器视觉的目标识别与定位控制方法,提高了分拣的准确率。系统以抓取三角形、正五边形、圆形、正方形4种不同轮廓的工件放置在指定区域为任务,通过MATLAB处理图像信息,使用四邻域标记算法标记所有的连通区域,并采用对数极坐标-傅里叶变换的模板匹配方法识别工件类型,提取工件的形心作为定位参考坐标。结合三自由度机械臂,运用标准D-H参数法建立机械臂运动学模型,通过逆运算根据工件的位置坐标得到每个机械臂的关节转角,并通过串口发送给下位单片机Arduino,然后由Arduino完成控制指令,实现对工件的抓取和放置,完成分拣任务。实验结果表明,分拣系统达到设计要求。