基于投影特征的快速图像匹配方法

为了减少现有投影法模板中的冗余像素和匹配过程中无效的投影计算,提出了一种基于投影特征的快速图像匹配方法。基于投影法匹配原理和目标物体最小纵横比矩形特性,构造出平行四边形模板,并应用四方向链码实现该模板的投影变换;在图像匹配过程中,基于模板投影数据的取值范围和动态阈值序贯相似性检测原理,实现投影变换过程中灰度值的实时判定。实验结果表明,本文提出的方法与其他图像匹配算法相比在运算速度上优势显著。

投影特征匹配的快速钞币面值识别算法

提出了一种基于特征区域投影特征匹配的钞币面值识别算法。针对不同面额的人民币,所选取的特征区域位置、大小和数目可不同。建立投影特征模板库,并采用分类比较和滑动匹配的方法提高算法速度和适应能力。实验结果表明:利用该算法对人民币的识别速度达到2000张/min,可满足嵌入式系统对算法实时性的要求。

红外舰船目标的投影特征比较

在图像分析中,水平积分投影和垂直积分投影被用来描述目标的灰度分布结构,其缺点是很难用简单的关系将旋转前后的积分投影后的曲线与相同的目标对应起来。因此,提出基于圆周投影的圆周积分投影和圆周梯度积分投影两种图像灰度分布的统计方法。与水平积分投影和垂直积分投影方法进行了比较。实验结果表明,圆周积分投影和圆周梯度积分投影曲线具有良好的旋转和尺度不变性。

基于投影特征和先验知识的车牌字符分割算法

在车牌字符分割中由于泥尘、边框、铆钉、间隔符和车牌倾斜等因素影响,字符分割往往不准确甚至错误,针对这些问题提出了一种基于投影特征和先验知识的车牌字符分割算法。该方法先利用水平投影进行水平初分割,再利用垂直投影特征结合先验知识进行垂直分割,最后采用局部投影法实现水平精分割。实验表明该方法可较好的解决以上问题,分割准确率高且速度快,具有较强的实用性。

基于投影特征曲线匹配的车牌字符识别算法

在车辆牌照自动识别系统中,字符识别是最后一个也是最关键的步骤。在实际场景中,光照不同造成了车牌字符效果不同,从而影响字符识别的正确率,尤其是车牌中汉字的识别。提出一种灰度预处理算法来解决识别过程中的光照问题。针对不同字符在垂直方向和水平方向投影特征曲线不同,采用分类比较和滑动匹配方法来识别车牌字符,提高算法的适应能力。

基于投影特征的图像匹配的快速算法

目的 研究了图像匹配的快速算法 .方法 利用图像的投影特征 ,进行一维相关快速匹配 .结果 快速地找到了图像的匹配位置 .结论 与传统的模板匹配法相比 ,该方法在保证匹配精度的情况下 。

基于投影特征的商标图像检索方法

针对二值商标图像,提出了一种基于极坐标系投影特征的检索方法。利用商标图像在极坐标系的水平投影特征及垂直投影特征来描述商标图像的形状特征,利用投影特征向量的欧拉距离来度量图像的相似性程度。实验结果证明采用此方法具有良好的平移、旋转及尺度不变性,具有很好的检索精度。

一种基于碎纸片投影特征的拼接算法

提出了一种以影像为基础的碎纸片的拼接重建算法,有别于其他基于形状重建算法,它主要通过扫描和提取碎纸的特征信息,利用纸片水平投影的分布特征,进行关联度计算,创新地将纸片的行信息归结为水平投影向量的形式,降低了纸片本身的复杂度。最后利用图论中的哈米尔顿回路的算法将纸片排序,实现碎纸片的复原工作,并以2013年全国大学生数学建模竞赛B题中的图片为例对中英文两种碎纸片进行了拼接复原实验,实验结果说明该算法有效可行。

用投影特征统计法保证集合体尺寸标注的完整性

介绍了一种保证集合体尺寸标注完整性的新方法——投影特征统计法,并从理论上分析了这种方法的可行性。

基于颜色与投影特征的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。本文根据车牌的颜色特征和投影特征提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的定位方法,算法分为粗定位和精确定位。该方法较单一特征的定位方法有较好的通用性,可适应于不同背景、不同光照下的汽车图像,能够确定出车牌区域,准确率得到了较大提高。

基于Radon方向投影特征的文物真伪鉴别方法

基于模板比较的文物识别技术可应用于对所追回的被盗文物进行真伪鉴定以及海关文物稽查等领域。针对有细微差异的形似物体的比较提出了用Radon变换来提取能保留足够识别信息的方向投影特征 ,并用小波描述算子对该特征向量进行压缩。此种算法不影响鉴别效果 ,且具有较高的鉴别率。

基于投影特征和模板匹配的车牌汉字识别算法

车牌自动识别算法中,汉字识别是识别的难点,也是车牌识别技术推广应用的瓶颈。目前车牌汉字识别算法主要有特征分析算法和模板匹配算法,特征分析算法受图像质量的影响比较大,模板匹配算法在识别率方面达不到实际应用要求。本文提出了逐级识别算法:首先利用投影法进行匹配,把可识别的字符挑选出来或进行分类。然后,利用字体和区域面积的比例进行筛选,对选出的字符进行模板匹配。通过实验证实:算法不仅速度快、鲁棒性好,匹配精度也很高。

基于色彩视觉传达的激光动画投影特征匹配

激光动画投影特征匹配流程中受光照、物体遮挡等因素影响,导致特征匹配效果不佳,为此提出基于色彩视觉传达的激光动画投影特征匹配。利用色彩视觉传达与点扫描法构建激光动画视景,依据动画图像属性、自适应方式提取图像像素点,结合图像超分辨率识别得出该像素点信息数据,并采用空域、频域融合方式去除错误的特征点,完成激光动画特征提取;利用动画投影与信息熵融合方式将图像特征做匹配,并利用泰勒公式简化匹配计算流程,实现动画特征匹配。实验结果表明,本方法在光照、缩放以及旋转的影响下,匹配精度都超过了90%,错误率都在20%以下,同时对特征匹配耗时在60 s以内,说明了所提方法体征匹配数量多且全面,在保证匹配结果正确率同时特征耗时最短,具有良好鲁棒性。

基于投影特征点的多摄像机标定方法

针对标定物存在的自遮挡问题,提出了一种应用于多摄像机的利用投影特征点进行标定的方法。在投影平面幕中投影标定图案,统一投影平面坐标系与世界坐标系。特征提取后,分别对每个摄像机标定,根据立体视觉特性求取摄像机间的相对位姿关系,并计算重投影误差。该方法对标定物自遮挡有一定的鲁棒性,同时有效地降低了计算量。

基于投影特征与结构特征的表格图像识别

通过分析表格的框线特征与结构特征,提出一种基于投影特征与结构特征的表格文本图像识别算法。该方法通过投影计算提取表格的框线特征,通过击中或击不中变换提取表格的结构特征,根据所提特征重要性的不同,设定分类判决阈值。实验结果表明,该方法能准确高效地区分表格文本图像与非表格文本图像,具有很强的实用性。

利用投影特征高速识别车牌中的汉字

基于在车牌中使用的汉字固定,且数量很少,其中的汉字字体均有国家标准确认等特点,该文提出了一种根据汉字的投影特征来识别车牌中的汉字的方法,它利用汉字图像投影图,找出汉字笔画数量、结构,以及其中长竖线长横线的数量等特征,用这些特征有效、高速地识别车牌中的汉字。

一种基于MCD相关跟踪的投影特征快速提取方法

针对产品内部复杂精密元件射线成像检测中有效、快捷的特征提取问题 ,在分析 MCD(MaximumClose Distance)相关跟踪算法的优缺点的基础上 ,提出了一种基于 MCD相关跟踪的投影特征快速提取方法 ,它保留了 MCD算法的抗干扰能力、匹配精度高的优点 ,同时将大量的信息压缩为少量的投影特征 ,减小了计算量 。

基于投影特征值的交通信号灯检测与识别方法

针对常见的交通信号灯,提出了基于投影特征值的交通信号灯识别方法。该方法首先分割图像中红绿色区域,经过多次过滤,筛选出交通信号灯区域,然后针对交通信号灯扩散问题,采用自适应阈值分割对候选区域进行分割,最后提取交通信号灯在水平和垂直方向的投影特征值,运用最小距离分类器,得到交通信号灯的方向信息。实验结果表明,在不同的自然场景中检测率达到95%以上,识别率达到96%以上。

基于投影特征的快速图像匹配算法

针对传统的模板匹配算法存在的问题,提出了一种基于投影特征的快速匹配算法。该算法对图像进行投影得到一维投影特征。在搜索图投影计算的过程中,根据模板投影特征的极值,动态判定投影的灰度值,从而减少投影过程中非匹配区域的冗余像素的投影,运用KMP算法实现投影特征的快速匹配。在KMP快速匹配的基础上,进行NC归一化相关计算,得出精确的匹配位置。实验结果表明,该算法既能保证匹配精度,又提高了运算速度,是一种有效的算法。

基于稀疏编码投影特征的布匹瑕疵检测

为了改善传统算法通用性不强、计算量较大的缺点,提出了基于稀疏编码投影特征的布匹瑕疵检测算法。采用稀疏编码来训练得到特征提取的过完全字典,使得不同种类布匹纹理的特征选取具有充分的灵活性。利用布匹图像在字典上的投影代替稀疏表达作为特征,提高了特征的鲁棒性,有效地减小了算法的计算量和时间复杂度。最后,根据待检测图像块特征和标准之间的距离,得出检测结果。对德国TILDA样本库的实验结果表明,该方法得到的特征更加的稳健,对不同种类布匹的适应能力更强,检测时间更短,对比其他算法的检测率也有明显优势。