虹膜图像的质量评价研究

对虹膜识别系统来说,所采集虹膜图像的质量好坏直接影响识别是否成功。本文针对散焦模糊和眼睑睫毛遮挡问题提出了一种新的虹膜图像质量评价方法:判断图像是否散焦模糊采用了LoG算子提取瞳孔两侧局部虹膜的高频能量,判断虹膜是否有眼睑严重遮挡采用了计算瞳孔上方指定矩形区域的灰度均值,同时计算该区域的水平梯度来衡量虹膜受睫毛遮挡的程度。仿真实验表明,算法的平均处理速度0.020 9s/帧,满足实时虹膜识别系统的需求,是一种快速有效的虹膜图像质量评价算法。

《图像信息处理技术》专题文章导读

图像信息处理技术是从光学图像中获取所需的信息、识别其中包含的语义,作为后续进一步处理的依据,该技术包含了图像获取、存储、识别、理解、数据提取等,实际上模拟了人类通过眼睛和大脑处理事物的机理,是一种机器智能处理技术。随着计算机、电子学、软件等技术的飞速发展,图像信息处理技术也已逐渐向更高机器智能水平迈进,吸引了越来越多的科研人员在这个领域中探索拼搏。

四元数引导滤波彩色图像细节增强

为了使彩色图像细节突出,可视性强,提出一种基于四元数引导滤波的彩色图像增强方法.首先将传统引导滤波推广到四元数域中,推导得出基于四元数的引导滤波;其次将彩色图像以四元数矩阵的形式建模,通过四元数引导滤波对图像的四元数矩阵进行滤波处理;再采用图像分层方法将待增强彩色图像分成一个平滑图像和一个细节图像,并对细节图像进行自适应增强处理;最后将平滑图像和增强后的细节图像重构,得到最终的增强图像.实验结果表明,该方法增强效果显著,不仅使图像边缘明显突出、纹理更加清晰,同时颜色保真,其视觉效果优于传统的图像增强方法,客观评价指标也有较大幅度的提升.

基于SIFT算法的多表情人脸识别

目前人脸识别系统在识别表情变化的人脸图像时识别准确率会降低,多表情人脸识别在人脸识别领域仍是一个热门的研究方向。本文采用SIFT算法对多表情人脸进行识别,在多表情人脸库上进行了两类仿真实验:实验一中对比了同一个人的不同表情的识别效果,实验二中对比了两个不同的人的相同表情的识别效果,实验结果表明SIFT算法能够克服不同人脸间的整体相似性并能有效提取出人脸的局部细节特征。对Jaffe表情库进行仿真实验,取得了当阈值T=0.35时对多表情人脸图像的正确识别率95.69%,实验结果表明,将SIFT算法应用于多表情人脸识别有巨大的潜在科研价值。

空间机器人双目视觉测量系统精度分析

鉴于现有的精度分析方法多为针对相机参数对精度影响的定性分析而缺少针对特定系统的量化分析模型,建立了双目测量系统数学模型,推导出相机参数、摆放角度、摆放基线、加工装调精度与系统精度之间的解析关系。利用该解析关系可以根据系统的精度要求,确定相机的参数、光学系统的安装精度、加工精度等参数,从而实现了可量化的系统设计,同时给出了完整的示例计算。