基于中点检测的二维条码识别

条码边缘模糊会导致其识别率下降，本文提出了一种基于中点检测的识别算法，能有效地解决边缘模糊对条码识别的影响．文中以PDF417条码为例研究了基于中点检测的二维条码识别算法．首先定位出图像上的条码，然后再在条码中分割出单个码字符号图像．文中最后根据分割出来的单个码字符号图像着重讨论了基于中点检测的识别算法．实验结果表明基于中点检测的识别算法具有良好的性能，显著地提高了条码的识别率，满足了实际使用的要求．     

基于投影算法的二维条码识别

文中以PDF417条码为例研究了二维条码的分割和识别算法，首先根据Hough变换定位出图像上的条码，并利用双线性插值将条码旋至水平，然后再在条码中定位单个码字符号的图像，最后利用投影算法识别出单个码字符号。文中提出的投影算法能有效地去除几种常见的图像噪音对条码识别的影响，提高了条码的识别率。实验结果充分表明此算法具有良好的性能，满足了实际使用的要求。     

基于亚像素大津法的二维条码分割

在低分辨率的情况下,基于像素的条码分割方法很容易造成二维条码的深色模块和浅色模块分割错误,导致条码不能被正确识别。为解决该问题,提出一种基于亚像素大津法的二维条码分割方法。首先进行基于插值算法的亚像素处理来提高条码图像的分辨率,为此提出了一种改进的基于边缘的自适应插值算法。然后用基于分块的大津法分割条码图像的深色模块和浅色模块。实验结果表明该方法能够有效地消除低分辨率对条码识别的影响。     

基于波形分析的二维条码识别

传统的条码识别方法是通过边缘检测来定位条码边界，对于被光学系统点扩展函数严重模糊的高密度条码图像，这种方法的性能急剧下降，为了克服点扩展函数造成的模糊，提出了一种基于波形分析的二维条码识别算法，先在图像上定位条码位置，并在条码中分割出单行码字符号的图像，然后分析条码波形，计算出点扩展函数的标准方差，根据点扩展函数，重建条码波形，最后为了提高对图像噪音的抗干扰性，根据波形峰点定位条码边界，实验结果表明，基于波形分析的识别算法具有优秀的性能，显著地提高了高密度条码的识别率，满足了实际使用的要求。     

综合利用投影算法和相似距离算法的二维条码识别

文中以PDD417为例研究了二维条码的识别算法.根据Hough变换定位条码图像后,利用双线性插值将条码旋至水平,然后在条码中定位单个符号字符的图像,并充分利用图像二维特性,提出投影算法识别单个符号字符.最后根据识别出来的码字讨论了条码符号字符的相似距离识别算法.文中根据提出的距离函数来确定正确的码字,并分析了相似距离法对首读率和正确率的影响.实验结果表明综合利用投影算法和相似距离算法具有良好的性能,显著地提高了条码的识别率,满足了实际使用的要求.     

三维条码印刷与识别技术研究

针对三维条码的印刷与识别问题,研究了适合实际商品包装印刷需要的色彩空间选择方法,提出了面向三维条码图像固定颜色自适应阈值Canny边缘检测算法。以DataMatrix三维条码为例,通过预处理和图像定位从采集的图像中分割出条码图像,基于分割图像研究了固定颜色三维条码的识别算法。开发了相应的软件系统,通过实例验证了该算法的有效性。     

基于数学形态学的二维条码边缘检测算法

边缘模糊会导致二维条码识别率下降,提出了一种基于数学形态学边缘检测的二维条码识别算法,该算法最大的特点是用具有特定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的,从而有效地降低边缘模糊对条码识别的影响。选取PDF417二维条码为应用对象,采用基于数学形态学对二维条码的识别算法选择合适的结构元素。实验结果表明与传统的几种边缘检测算法相比,基于数学形态学对二维条码的识别算法能够更有效地识别条码边界,显著地提高了条码的识别率。     

DataMatrix条码的畸变校正

条码在使用过程中出现的污染、缺损、仿射变换和边缘模糊等畸变给条码识别带来困难。为提高条码码字的切割和识别的准确度,本文提出了一种矩阵式二维条码的畸变校正算法,采用凸包运算精确定位奈码图像的边界和四个顶点,并采用控制点法校正条码图像。实验表明,该方法简单、易于实现并且效果好。     

二维条码的识别方法

以QR矩阵码为例,介绍一种实用的二维条码识别算法。首先探讨了二维条码的定位与分割算法,利用Hough变换与Sobel边缘检测把条码图像从原始采集的图像中有效地分割出来;然后分析了条码图像经过光学系统的噪声模型,提出了一种计算点扩展函数标准方差的算法;采用Flourier变换自适应地选取阈值去除噪声导致的无效边界,从而得到条码的基本模块。实验结果表明,该算法具有很好的抗噪性,提高了二维条码的识别率。     

基于中值滤波和形态学的条码边缘检测

针对边缘模糊会导致二维条码识别率下降的问题,提出了一种基于中值滤波和数学形态学相结合的二维条码边缘检测识别算法,该算法能够有效地抑制噪声,保护边缘细节,提高检测精度,从而有效地降低边缘模糊时条码识别的影响.文中选取PDF417二维条码为应用对象,与传统的几种边缘检测算法相比.实验结果表明,该算法能够更有效地识别条码边界,显著地提高了条码的识别率.     

Zernike矩和曲率的圆形中心亚像素定位

提出了一种基于Zernike矩和曲率不变的圆形标记椭圆图像中心的亚像素精确定位方法。首先采用多结构元多尺度形态学边缘检测算子提取椭圆图像的像素级边缘并滤除噪声,其次构造出椭圆图像的Zernike矩求解模型并结合曲率不变性计算出椭圆的亚像素边缘,最后利用最小二乘拟合对椭圆中心进行精确定位。实验结果表明：该方法具有计算速度快、定位精度高的优点,可用于高精度视觉测量。     

O型金属密封件亚像素尺寸检测方法的研究

针对在现实生产中,硬件受限的O型金属密封件机器视觉检测的问题,提出了在亚像素图像条件下的精确尺寸检测方法。利用分形插值和小波变换的改进边缘检测算法,实现亚像素图像的边缘检测;并用结合梯度的区域生长和距离直方图的改进算法,实现O型的尺寸检测和圆度校验。实验结果表明,提出的方法与传统方法相比计算速度快、边缘检测精度高、尺寸测量精度可达微米级。     

亚像素边缘检测技术的研究

精确确定数字图像边缘的位置,对于图像测量非常重要。同时,图像获取过程中受到各种噪声的影响,必然会引起图像边缘的模糊,因此对图像边缘提取技术的研究一直是一个热门。对几种代表性的亚像素边缘检测技术进行了原理分析和性能比较。介绍了基于曲面拟合的和基于灰度矩的亚像素边缘检测算法。     

Target recognition via 3D object reconstruction from image sequence and contour matching

This paper proposes an automatic target recognition (ATR) system based on the three-dimensional (3D) reconstruction of the target from an image sequence. The main contribution of this work is twofold: (1) we present a modified voxel coloring reconstruction algorithm and (2) we employ the 3D reconstructed target model to generate the front and side target templates at zero depression angle to be used in the target recognition process. Target recognition is performed by matching the generated templates to a library using a subpixel contour matching algorithm. Experimental results on simulated scenes show the accuracy of the approach presented in this paper.     

图象模糊涟缘检测的改进算法

图象在检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别领域中得到广泛的应用。针对图象边缘由模糊性引起的不确定性问题,提出了一种图象模糊边缘检测的改进算法,该算法是道德民确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数来定义一个新的隶属函数,从而钭图象转化为等效的图象模糊特征平面,通过在模糊特征平面上进行增强运算,将其转换为空域图象,最后再进行边缘提取,同时还对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测方法进行推广,仿真结果表明,该算法是有效的。     

基于区域划分和四元数的彩色图像复制粘贴篡改检测

现有的篡改检测方法中特征点提取不充分会导致篡改检测精度不高,特征点描述符识别率差,针对该问题提出一种基于颜色矩的区域划分和四元数Hu矩的彩色图像复制粘贴篡改检测算法。首先,使用自适应形态重建算法对图像进行超像素分割,通过密度聚类算法对图像自适应划分区域;其次,提出一种关键点提取方法得到均匀的SIFT特征点;然后,在一种新颖的彩色图像四元数表示方法中构建局部高斯金字塔提取Hu矩特征;最后,利用2NN进行特征匹配后,结合Delaunay三角形算法定位出复制粘贴篡改区域。在公共数据集上的实验结果表明,该算法可以更有效地定位篡改区域。     

一种轴类零件边缘精确定位方法

针对目前的边缘检测算法存在定位精度低、处理速度慢、抗噪性能差等缺陷,提出了一种轴类零件尺寸检测的图像边缘高精度定位方法。该方法采用改进的自适应中值滤波算法、改进的Kirsch算子和在图像边缘灰度梯度方向上进行二次函数逼近高斯曲线拟合方法,实现了图像边缘亚像素高精度定位,提高了尺寸检测精度。通过对气门尺寸的计算机视觉检测实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测要求。