一种基于正交不变集多小波的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜特征提取方法。该方法应用双正交不变集多小波对虹膜图像进行特征提取,同时考虑了虹膜图像的局部特征和全局特征,采用相关系数测度和方差倒数加权欧氏距离相结合的方法来设计分类器,为了消除虹膜图像在采集时可能产生光斑而对识别结果带来影响,在设计分类器时采用分块处理的办法。实验结果表明,多小波变换能更好的提取虹膜的纹理特征,获得更好的识别性能,是一种有效识别方法。     

基于平面模板的摄像机非线性优化标定方法

摄像机标定方法是计算机视觉应用中的一个重要问题。文中的方法只要平面模板在摄像机前运动,拍摄平面模板在不同位置的图像,提取平面模板在每个位置图像的网格角点,对毎幅图像,就可以确定一个单应性矩阵,首先利用线性求解内外参数,然后对线性结果进行优化,实验结果表明该方法具有较高的精度,是一种简单、有效、实用的标定方法。     

基于多小波变换非线性自适应增益的图像增强

随着多小波理论的发展,它所拥有的对称性、光滑性、紧支性、正交性等重要的数学性质弥补了单小波的不足．提出了一种基于多小波变换非线性自适应增益的图像增强算法,将图像进行多小波分解,高频细节图像采用多尺度非线性自适应增益增强．低频平滑图像采用反锐化掩模增强．实验结果表明：该算法能突出图像中的细节部分,可以有效地消除噪声,并且具有良好的增强效果．     

基于平面模板的摄像机线性标定方法

有效的摄像机标定方法是计算机视觉应用中的一个重要问题．采用一种基于平面模板的摄像机线性标定方法，该方法只要平面模板在摄像机前运动，拍摄平面模板在不同位置的图像，提取平面模板在每个位置获得图像的网格角点，对每幅图像就可以确定一个单应性矩阵，这样就能够进行摄像机标定．实验结果表明，该方法简单易行．     

《信号与系统》课程教学改革和实践研究

针对《信号与系统》课程理论性强、抽象、公式多，理解和掌握起来有一定难度的特点，从教学和实践两个方面，探索一种适合该课程的教学模式．