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91.
在刑侦应用中,常需要将现场得到的多个重叠在一起的指纹分离开来。论文提出一种基于分区模板的重叠指纹分离方法。不同类型指纹脊线走向具有特定的模式,定义与每种类型指纹对应的指纹分区模板。这样,将分区模板施用于所对应类型的指纹后,每一分区内的指纹脊线成为走向基本一致的平行曲线。因而采用具有方向和频率选择性的Gabbor滤波器,选择合适的参数,可提取各个区内所要获得的指纹脊线。通过对人工合成图像和现场采集指纹图像的实验结果表明,提出的方案可有效地提取重叠在一起的指纹,保留绝大多数指纹特征点。因此,该文的方案较好地解决了指纹预处理中很少涉及,但在实践中却经常遇到的问题。  相似文献   
92.
基于知识的X光焊缝缺陷三维信息提取   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
介绍了一种焊缝X线图象缺陷三维信息提取的方法,一般在二维X线投影图上,会把沿射线方向的走向裂纹等缺陷当成气孔或夹渣,而且会忽略很薄的面积性缺陷(裂纹和未焊透),还可能把表面凹坑看成内部气孔,但从三 来考察焊缝缺陷,不仅可避免上述问题,而且可为补焊提供深度信息,为焊接工艺分析提供帮助,因而三维缺陷自动检测技术将引起焊缝无损检测工艺革命性变化和带来巨大的经济效益,由于现场条件限制着投影图的数量,为了有  相似文献   
93.
讨论分形解码结果图象的特点,基于分形码对图象的放大作用,用小波提取放大图象中的高频信息,再用小波图像融合方法增强图象细节,同时用小波的局部极大值的Lipschitz指数调整方法去除结果图象的块效应,直接提高压缩结果图象质量,可用于改善高压缩比的分形压缩解码结果图象质量。  相似文献   
94.
基于邻域直方图分析的多尺度边缘检测方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文提出了一种基于邻域直方图分析的多尺度边缘检测方法.该方法分析当前象素点所处邻域内的直方图的分布特征,得到该邻域内存在边缘的可能性度量.文中分析了在边缘区内如何根据边缘宽度来定量调整样条小波的滤波尺度参数,以进行多尺度边缘检测.实验结果表明该方法可以得到令人满意的结果,同时具有较好的抗噪能力.  相似文献   
95.
基于分形维数的纹理图像分割   总被引:11,自引:0,他引:11  
吴更石  梁德群  田原 《计算机学报》1999,22(10):1109-1113
纹理图发割过程一般分为特征抽取和特征划分,文中提出一种新的基于分形维数的纹理图像分割方法,在特征抽取上,以分形作为纹理特征,运用图像变换的思想,结合差分盒计数和基于分形布朗自相似模型的分形估计方法。  相似文献   
96.
基于自适应多尺度焊缝X光图像缺陷分割研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
王彦春  梁德群  王演  邢蕴婷 《计算机应用》2008,28(11):2908-2911
焊缝X光图像中的缺陷包括近似圆形和近似条形缺陷。由多尺度边缘检测理论可知:在适当尺度下,圆形缺陷在相互正交的两个方向上都是屋脊边缘,而条形缺陷只在一个方向上是屋脊边缘。利用区域一致性测度自适应确定小波滤波尺度。并在缺陷存在区域自适应确定LOG算子和方向可调滤波器的滤波尺度用以分割两种缺陷。理论分析和实验结果表明,算法有较好的分割效果。  相似文献   
97.
基于纹理一致性测度的汽车车徽分割方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
车徽是汽车的品牌标志,包含了汽车的重要信息。更为重要的是,车徽是难以更换的,可作为汽车分类与识别的重要依据。首先,对原始图像进行小波变换,求取其垂直纹理测度;其次,选取合适的阈值二值化测度图像并进行形态闭运算;然后,根据位置信息进行车徽粗分割;最后,根据纹理一致性测度提取车徽。实验结果表明了提出的车徽分割方法的有效性。  相似文献   
98.
一种新的面向超分辨率的图像配准方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
图像配准是超分辨率图像恢复的关键技术之一,现有的图像配准算法没有考虑目标运动幅度变化大和目标在视场中远离镜头或靠近镜头的情况,针对于此,该文提出了基于运动轨迹的面向超分辨率图像恢复的配准方法,用以解决目标运动幅度变化大和目标分辨率改变情况下的图像配准问题,试验表明该文提出的算法能够有效地解决实际问题,效果很好。  相似文献   
99.
在低分辨率的超分辨率重建过程中,视频序列的模糊辨识起着至关重要的作用,它直接决定了超分辨率技术能否在实际中得到有效的应用。根据几何光学成像原理,提出了利用三幅低分辨率图像来估计出整个视频序列散焦模糊系数的方法。试验表明提出的算法简单,能够有效地解决实际问题并且效果很好。  相似文献   
100.
本文从边缘点所在尺度和其邻域的灰度分布状况入手,提出了一个由四个分量组成的、对应于点的、用于衡量该点重要性的边缘重要性度量向量,为了考虑应用背景,用人工分类好的样本对一BP神经网络进行训练,用训练好的网络对图像的边缘点依重要性进行分类,从而获得图像的重要边缘。另外由于本文的方法无须对图像进行卷积,所以不会产生边缘偏移。经实验验证此方法取得了良好的效果。  相似文献   
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