基于改进特征提取方法的五线谱识别

针对传统五线谱识别方法存在谱线过删和漏删的缺点,以及现有音符特征提取方法与谱线删除相互制约的问题,提出一种改进的、无需删除谱线的特征提取方法。在图像预处理阶段保留谱线,将音符与谱线同时投影,结合音符符杆垂直像素数据与音符其它部位像素数据携带的映射特征,对横纵向投影数据进行数理统计分析,得到供音符类型识别的归一化特征值,再利用基准谱线与音符符头的相对位置获取音调信息。实验结果表明,该方法在保证较高识别精度的基础上,进一步提高了识别速率,可以有效识别音符组合形式较复杂的乐谱,对于五线谱识别应用具有重要意义。

利用曲率和相关矩阵的角点检测算法

为提高定位准确性并抑制噪声,利用多方向Gabor滤波器,提出基于曲率和相关矩阵的角点检测方法.首先利用Canny边缘轮廓检测器提取图像的边缘并填充缺口;其次计算边缘像素点的曲率;然后利用多方向Gabor滤波器的虚部对原始图像进行平滑,对每个边缘像素及其邻域构造相关矩阵,利用相关矩阵的归一化特征值计算角点准则函数,将角点准则函数值与边缘像素点的曲率的乘积做为角点测度;最后利用非极大值抑制对候选角点进行筛选.分别在无噪声和噪声情况下进行实验,结果表明,与Harris,CPDA,He&Yung角点检测算法相比,该方法可以有效地抑制噪声,平均配准角点数提高了19.6%和25.6%,平均定位误差约降低了6.5%和9.2%.