基于形状分析的手写体朝鲜文字圆笔划识别算法

对文字图象的负象进行距离变换,并对连通域进行形状分析以检测文字中的圆笔划,所提出的算法对手写体朝鲜文字识别中的预分类、细分类以及对整个识别系统的性能具有一定价值.     

一种基于三维深度数据的脸部特征检测方法

提出了一种表征曲面上某点局部形状的新方法--曲率符号分布形状描述子（CurSignTration）。根据高斯曲率和平均曲率的符号确定曲面上点的形状分类，对某点邻域内所有点的形状按编码进行统计，将统计结果归一化后得到的直方图作为该点的CurSignTration。CurSignTration描述了三维深度图像中某点邻域的形状分布状况，对给定的三维深度数据点建立了一种除坐标之外的特征信息。这种表征方法对平移、旋转及镜像变换具有不变性。结合基于外观的人脸特征检测方法，用CurSignTration可以对人脸的三维深度图像进行姿态不变的脸部特征检测。对15张三维深度人脸图像的特征点检测结果表明了CurSignTration的有效性。     

茧丝纤度序列长度的变换方法

对于有限长度的连续变化茧丝纤度序列，为了对其进行模拟生成及自回归预测，本文给出了两种序列长度归一化的变换方法，并对茧丝纤度序列进行变换试验，分析变换误差。变换方法可用于有限长度时间序列的预处理。     

基于2D小波变换的图像消噪算法

利用2D小波变换对含噪图像进行消噪处理。基于小波变换具有的多分辨率特点,分析图像信号的局部特征,滤除掉含噪图像中的高频成份,达到降低噪声的目的。文中给出了含噪二维图像信号模型,以及利用2D小波分析对图像信号消噪的步骤。同时介绍了MATLAB6．5中小波分析支持的图像格式。经噪声图像仿真测试,小波变换中独立阈值法具有较好的消噪效果。     

数字重建离散声全息成象系统中鉴相器特性对重建象质量的影响

本文分析了离散声全息成象系统中核心器件鉴相器特性不完善对重建图象的影响。从理论上分析了由鉴相器特性不完善造成 z 方向高阶象,结合离散接收造成的垂直于 z 方向的高阶象,在所要聚焦的平面上形成背景噪声。对这类高阶象进行分析,说明这类高阶象是畸变的,象物之间变换不是线性的。还导出了用计算机来校正鉴相器特性的方法。最后给出了计算机模拟计算的例子。     

焊接接头超声检测CT成像的双线性内插算法

超声波具有明显的衍射特征,当被检焊接接头不均匀程度较大时,超声CT在投影定理的推导、重建算法上存在一定的困难。依据非均匀介质的波动方程,采用双线性内插后的直接傅立叶反变换算法重建物体的二维图像。文中论述了双线性内插的详细算法和软件流程,并用此方法对模拟的焊接接头断面形状进行了图像重建,获得了满意的成像效果,表明了该方法的有效性。     

基于Gabor变换和极限学习机的贝类图像种类识别

研究了基于Gabor变换和二维图像主成分分析(2DPCA)相结合的贝类图像识别方法。对贝类图像进行Gabor变换,提取其图像特征,确定了图像特征维数;采用2DPCA方法,对变换后的特征进行降维,并利用极限学习机(ELM)进行贝类图像的分类识别。与BP神经网络和支持向量机(SVM)实验对比发现,极限学习机分类器用于贝类识别不仅速度极快而且泛化性良好,算法具有较高的精度。     

用于高动态噪声背景的归一化谱协作感知算法

针对背景噪声电平在多维域上的高动态变化严重影响协作感知算法的性能这一问题,本文提出基于归一化谱的协作感知算法。该算法利用认知用户归一化谱的等增益平均作为检验统计量,依据傅里叶变换的渐进正态性和相互独立性计算功率谱的统计特性,推导出算法虚警概率和判决门限的闭式表达式。仿真表明:归一化谱协作感知算法对噪声电平的动态变化具有鲁棒性;相对于基于能量的大数判决硬协作感知算法和等增益软协作感知算法,本文算法具有更广泛的适用性。     

基于NSTFT-WVD变换的VFTO频谱分析方法

特快速暂态过电压(very fast transient overvoltage,VFTO)包含的频率成分与变压器等绕组类设备的谐振频率匹配时,会在其内部产生谐振过电压,威胁其绝缘安全,因此有必要对VFTO的频谱特征进行分析。从信号分析的角度看,VFTO波形是一种非平稳信号,傅里叶变换无法描述其频率随时间的变化情况,因此提出采用归一化短时傅里叶变换-魏格纳威尔分布(normalized STFT-WVD,NSTFT-WVD)分析VFTO的频谱特征。首先介绍了NSTFT-WVD变换的原理及实现步骤,然后比较了NSTFT-WVD变换与其他时频变换方法的性能,并采用该变换分析了VFTO现场试验波形,验证了该变换用于VFTO频谱分析的有效性,最后基于NSTFT-WVD变换定量分析了隔离开关类型和避雷器对VFTO频谱的影响,验证了该变换用于VFTO频谱分析的优良性能。     

一维热传导方程的基本解

本文介绍了用积分变换法来求解．维热传导柯西问题的基本解,并对其物理意义进行了讨论,用积分变换法可以将偏微分方程化为常微分方程,使方程易于解出,从基本解可以看出,在温度平衡过程中,杆上各点均受初始状态的影响,而且基本解满足归一化条件表示在热平衡过程中杆的总热量保持不变。     

运动目标识别算法研究

本文介绍了几种广泛引起重视的特征描述算法,并对其性能作了定性的评价,提出了一种以二维付立叶变换为基础的运动目标形状描述算法,该算法可用于对目标进行粗分类。     

数据压缩在人脸识别中的应用

提出一种基于DCT正变换和小波变换按照灰度值近似压缩的一种图像信息压缩方法和图像复原方法,对人脸识别中的图像进行数据压缩处理后进行归一化,并根据归一化向量的特征值所对应的特征矩阵存储图像,将位图存储过程变换为数据文件的存储,节约了存储空间.最后用Lucy-Richardson算法对压缩后的图像进行了恢复,以测试压缩过程中对图像冗余信息的删除是否有效,测试结果表明该方法对人脸识别中图像进行数据压缩是有效的,并且达到了人脸识别对图像精度的要求.     

一种基于脊波变换的数字水印算法

该文针对脊波变换能有效表示二维图像线性奇异性的特点,提出了一种脊波域鲁棒数字水印算法。对图像进行分块有限脊波变换,有选择地在脊波域最大能量方向上的中频系数中嵌入水印,采用奇异值分解方法提取水印提高了检测性能。实验结果表明,算法对噪声、压缩、不规则剪切、亮度、对比度等攻击有较强的鲁棒性。     

基于边界标记的形状上下文目标识别算法

形状上下文不具有旋转不变性,所以不能很好地应用于旋转物体的识别,本文提出基于边界标记的形状上下文目标识别算法。该算法通过提取目标物体轮廓并对轮廓进行数学形态学处理,计算形状图的重心,以重心为参考点运用距离为弧长的函数的边界标记方法,对轮廓边界进行标记并归一化处理,最后运用形状上下文对目标进行识别。实验表明,提出的算法克服了形状上下文没有旋转不变性的缺点,可以很好的用于平移、缩放和旋转物体的目标识别。     

一种图像纹理特征检索算法

提出一种基于Radon和小波变换的图像纹理特征检索算法,对原始图像进行坐标系的旋转校正,确定方向归一化的图像,再对方向归一化后的图像进行Radon变换．根据Radon变换投影数据的几何特性,构造了适合投影数据的具有尺度和平移不变性的小波分解,该小波分解系数具有旋转、平移和尺度不变性．采用图像中各尺度小波系数的能量值作为图像的纹理特征,以此进行图像检索．基于纹理特征的试验结果表明,该特征具有旋转、平移和尺度不变性,与RIM算法相比平均检索率提高了3.8％．     

Hough变换在人头识别中的应用

Hough变换能识别各种形状的目标,而且有对不完整边缘具有鲁棒性的优点.本文详细论述了Hough变换识别圆形目标的原理,并将其应用于人头识别.首先对原图像利用Canny算子进行边缘提取,然后利用Hough变换找人头的中心,大量实践证明了Hough变换识别人头的良好效果.     

多端口单元器件归一化实现

将多端口基本单元器件——(p+q)端口回转器电压与电流赋定关系的阻抗矩阵Z归一化分解为R0.Gb.R0T的形式,R0矩阵元素仅由1、0和-1构成.并用回转比为R0的(n+b)端口回转器和可调电导矩阵Gb=di-ag[g1,g2,…,gb]设计归一化分解R0.Gb.R0T=Z的电路,设计门阵列开关控制(n+b)端口归一化回转器的各二端口归一化回转器,从而达到了(p+q)端口回转器归一化实现并能用模拟集成电路归一化生产.因此,多端口单元器件也能用模拟集成电路归一化实现和生产.     

APPLE CAD交互绘图系统

介绍在APPLE—Ⅱ实现交互绘图图形系统。该系统具有大型系统所具有的自由作图、二维图形变换、开窗栽剪、做块插入等主要功能。在DOS 3.3支持下能够绘制出满足各种要求的二维图形来。     

基于小波变换的储粮害虫图像的提取

以基于机器视觉的储粮害虫识别系统中图像轮廓的提取为研究对象，利用小波变换对图像进行不同尺度的小波分解，对得到的小波系数进行不同的处理，从而达到图像轮廓提取的目的。结果表明：利用小波变换对图像进行处理，可以收到良好的效果。运用Matlab语言对二维图像信号进行多尺度多分辨率分析，并很好地应用于粮虫图像轮廓的提取。该研究对粮虫识别及其它图像分析技术具有一定的参考价值。     

一种加权的红外图像线性归一化方法

为了减小环境温度对红外人脸图像的影响,提高红外人脸识别系统的鲁棒性,提出了一种加权的红外图像线性归一化方法。首先,通过改进的0-1标准化得到图像中各点随温度变化的权系数,并利用这些权系数对图像进行温度补偿;然后,为了得到更加鲁棒的生物特征,通过血流模型将红外人脸图像转化为血流图;最后,用改进后的归一化相关系数和正确识别率对温度归一化后的图像进行检验。实验结果表明,温度归一化后的红外识别系统具有更高的性能。