小波变换在印章印文检验中的应用

本文指出计算机模式识别已成为图像识别领域的研究热点之一,其中小波变换的应用效果显得尤为突出。本文主要探究了小波变换在印章印文检验中的应用价值,从印文的宏观、中观、微观三个层次对印章印文形成方式和种类开展了研究,实验结果表明:该方法在印章印文鉴定中具有一定的价值,可以作为辅助鉴定工具,以提升鉴定意见的准确率和效率。

皮棉表面多类异性纤维的高光谱图像检测

为了考察高光谱成像技术检测多类异性纤维共存时的性能,也为其今后用于商业化皮棉质量评价,或在线皮棉杂质分拣提供研究基础,试验采集丙纶丝和毛发共存的样本高光谱图像。依据单一异性纤维分割的最佳波段图像,获得灰度平均和小波变换后融合图像。通过对比小波变换融合图像,灰度平均图像,以及全波段下主成分和独立成分得分图像,获得用于目标分割的最佳图像。采用最优特征集和分类树判别方法,判别最佳图像分割后的连通区域,剔除噪声点和假阳性。依据目标判定原则,训练集和独立验证集的异性纤维识别率分别为84.09%和75.86%。结果表明,高光谱图像能够检测多类共存的异性纤维,验证集中灰色、白色丙纶丝和黑色毛发识别率为100%,白色毛发识别率为0。

光学FT和子波变换在指纹实时识别中的应用研究

提出一种用３ｆ多路（３×３）光学相关器实时识别指纹的新方法，其特点是能把光学傅里叶变换（ＦＴ）获取的频谱特征数据同光学子波变换（ＷＴ）结果相结合进行目标识别．计算机模拟结果和实验结果表明。

一种基于小波分解的多图象拼接技术

对在多个图象间进行非规则形状图象拼接的多分辨整合技术进行了研究。运用 Multi-masks方法将多个图象的选定区域同时融合在一起 ,减小了计算量 ,并利用小波变换对图象进行多分辨分解 ,采用与频段宽度成正比的加权拼接宽度来消除拼缝的影响。实例表明 ,拼接图象平滑自然 ,效果较好。

基于YUV颜色空间和多特征融合的视频烟雾检测

针对基于视频的烟雾检测方法在复杂环境中存在高误报、高漏报问题,提出了一种基于YUV颜色空间和多特征融合的视频烟雾检测算法。首先通过高斯混合模型检测运动区域,然后应用YUV颜色空间烟雾像素过滤方法确定疑似烟雾区域,进一步将疑似区域块分割后使用离散小波变换和均匀局部二值模式提取烟雾纹理特征,最后多特征融合并通过Real AdaBoost分类器进行火灾识别分类。实验结果表明,高斯混合模型能够有效检测运动区域,运动区域YUV颜色空间过滤可以滤除大量非烟雾像素区域,选取的烟雾特征及分类方法具有更高的识别精度。多个场景视频测试表明所提出的视频烟雾检测算法相比同类算法具有识别准确度更高、误报率更低,从而更符合不同的应用场景。

小波变换在光学相关目标识别中的应用

光电混合实时联合变换相关器能够实现目标的自动探测、识别和定位,但由于实际中从图像传感器采集到的目标图像对比度较低且存在大量背景噪音,因而目标识别率低且识别效果不佳。基于小波变换的多分辨率分析特点能够更大程度上体现图像的特征信息,将其应用于光学相关目标的自动探测与识别中。将小波变换与联合变换相关器结合起来,通过研究物面的小波图像增强来获取更加尖锐的相关峰,解决复杂背景、低对比度目标的识别问题,取得良好的实验结果,证实小波变换在光学相关领域中具有一定的优越性和良好的应用前景。

基于小波变换的孔探图像边缘粗糙度分析

针对航空发动机内部结构裂纹损伤的孔探图像识别问题,提出一种描述孔探图像边缘曲线粗糙度特征的方法——粗糙度系数法.该方法利用二进小波变换对边缘曲线在所有可能尺度上进行小波分解,得到尺度系数和小波系数.对于这些小波分解系数,构造一种对数熵算法来计算尺度系数和小波系数的能量强度.小波系数与尺度系数的对数熵的比值被定义为粗糙度系数,用粗糙度系数来评估曲线的粗糙程度,粗糙度系数越大,曲线越粗糙.实验表明以粗糙度系数作为孔探图像边缘曲线的识别特征,能够有效地识别孔探图像中存在的裂纹损伤.

基于小波多尺度分析的X-线头影特征点提取

提出了一种基于小波多尺度分析的 X-线头影特征点自动提取方法 .先进行多尺度分解 ,得到不同分辨率的图像 ;接着在低分辨率的图像上处理 ,用 Canny边缘检测算子提取边缘 ;用基于知识的跟踪方法和可变模板法连接边缘 ,得到了骨骼线和软组织线 ;将轮廓线作为指导信息 ,在高分辨率图像上校正 ,得到高精度的轮廓线 ;根据特征点的几何定义 ,利用轮廓线的位置信息、曲率等属性来提取特征点 .实验表明 ,对于质量较好的 X-线图像 ,该方法具有较高的定位精度 。

用于中药质量整体辨识的小波基化学模式图像识别法

提出一类基于小波变换的化学模式图像识别法 ,并应用于中药质量的直观表征与整体辨识 .根据受检样品的相关化学组分含量波动程度 ,通过不同尺度的离散小波变换或小波包变换来有效提取量测数据集中隐含的化学指纹特征 ,放大不同样品间化学模式差异 ;再采用二维灰度图对抽提出的化学特征信息进行图像表征 ,形成视觉可分辨的化学模式图像 ,从而实现中药质量的直观整体辨识 .将该方法用于不同等级、产地及采收年份的当归样品鉴定 ,结果表明该方法可有效地解决中药质量整体辨识难题 ,为化学模式识别方法研究开辟了新的途径 .

金属断口图像的非线性模式识别方法

针对金属断口图像模式识别的特点,提出应用小波变换技术提取断口图像特征的方法,在此基础上,利用神经网络的基本原理设计了一种断口图像模式识别的非线性分类器·通过实验确定了分类器的网络结构,给出了相关参数选择的方法·对几种典型的金属断口图像进行了计算机实验研究·实验结果表明,其平均正确识别率达93 75%,单独以能量作为特征值,其平均正确识别率可达到95%·这说明采用非线性分类器进行断口模式识别比采用线性分类器能取得更高、更可靠的正确识别率·研究结果显示出,这种基于小波变换技术和神经网络原理的非线性模式识别方法能对纹理变化复杂、规律性不强的断口图像进行有效识别,具有更好的适应性·

机车仿真器视景系统中的图象处理

为了满足视景仿真中空间分辨率的要求，将传统的几何变换和小波变换相结合，提出了一种改进的图象放大算法。该算法能够在不丢失高频信息的条件下放大图象，使得放大后的图象画面清晰，细节丰富。为了叠加信号灯，提出了基于模式识别的区域连接增长算法，该算法能够自动跟踪信号灯的位置和大小。

应用小波变换的细丝直径测量方法研究

介绍了一种基于光学视频成像系统的细丝直径在线检测系统。

基于遗传和BP算法的车牌图像快速匹配

将基于遗传的BP神经网络算法用于智能交通中的车牌图像匹配,结合了遗传算法和BP算法的优点。先采用遗传学习算法进行全局寻优、再利用BP算法进行精确训练、优化BP(BackPropagation)神经网络权重学习和训练的神经网络图像匹配算法。实验结果表明:本文设计算法较好地达到了匹配要求,能够对目标图像与样本图像进行正确匹配,匹配概率达到了92%,而传统的BP神经网络仅有79%,并且在匹配速度上也明显优于传统的BP神经网络及其他改进算法,具有精确性、收敛性和匹配快等特点。

基于高斯模型的遥感影像目标识别方法的初探

迅猛发展的遥感技术为获取地球表面信息提供了充足的数据来源,并且获得的遥感影像分辨率越来越高,如何对遥感影像特别是高分辨率的卫星遥感影像数据进行快速、准确的判读分类,成为亟待解决的重要问题。首先利用小波变换对遥感影像提取特征,进而对图像特征进行高斯混合建模,为遥感影像中关键目标的识别进行了一些探讨性研究,为进一步实现遥感影像判读奠定了基础。

协同学理论方法在飞机识别中的应用

此文将协同学理论方法应用到飞机识别 ,同时利用小波变换中的图像融合技术 ,将每一类中的多种型号的飞机融合成一幅图像 ,以提高识别速度 .试验结果表明 ,把协同学理论方法与小波变换中的图像融合技术相结合对模式进行识别 ,不但精确率高 ,而且速度快 .这两点在军事目标识别中是十分重要的 .

票据OCR系统的设计与实现

票据OCR系统可广泛适用于银行、税务等行业大量票据表格的自动扫描、识别及电子存储。本文设计的票据OCR系统在图像预处理部分采用了灰度分段线性拉伸、二值化、滤波去噪等处理;在特征提取中设计了字符投影特征和小波变换相结合的特征提取方法;在模板匹配时,利用小波变换的高频系数和低频系数进行了分类多模板匹配。并通过对照实验对设计的有效性进行了证明。

基于光学子波变换的SDF匹配滤波器

提出了一种基于光学子波变换的综合判别函数匹配滤波器(WFSDF),将光学子波变换和综合判别函数相结合,只用一个简单的4f系统就能实现输入图像和SDF子波变换的相关运算。采用计算全息的方法制作复数匹配滤波器。计算机模拟仿真结果表明,与传统的SDF匹配滤波器相比,WFSDF匹配滤波器,锐化了相关峰,提高了识别率,同时简化了光路,能够实现多目标的畸不变识别。

协同模式识别算法及其改进

本文演示了应用协同学理论进行模式识别的基本过程,讨论了其平移、旋转和缩放不变性,将小波变换应用于识别过程,并以人脸为例进行了识别。

基于视频图像识别的水位数据获取方法

针对浮子式、压力式、雷达式、超声波式等自动水位传感器所存在的易受环境影响,维护困难,需配套辅助设施等问题或缺陷,提供一种利用CCD摄像机获取含有"水尺"的视频,从视频流中实时截取"水尺"图像,对图像进行边缘检测、灰度拉伸、二值化等一系列处理后,剥离出刻度线,然后应用Hough变换识别并计算出刻度线的数量,从而导出水位值的方法。基于视频图像的水位数据获取主要靠软件实现,具有量测精度高、设备简单、维护方便、建设费用低等特点,实用化后可以应用于水位,乃至闸位的量测中。

小波提升的超现实亮度对比度传递的图像融合方法

针对传统的亮度对比度传递算法在视频融合中实时性差的问题,给出了使用提升小波代替双正交小波的改进方案,并在红外与可见视频融合中引入超现实视频融合思想,提出了超现实亮度对比度传递算法。该算法能够提取所拍摄场景的背景,并利用背景与可见光视频序列进行超现实融合,然后再使用基于提升小波的亮度对比度传递算法与红外视频进行二次融合。实验表明该算法具有良好的实时性,且在烟雾环境下工作能够获得很好的效果。