低质量指纹图像分割算法研究

针对低质量指纹图像的特点,提出了一种基于Canny算子和数学形态学的分割算法.首先研究了两种传统的指纹图像分割方法:基于D-S证据理论的指纹图像分割方法和结合遗传算法与方向图法的指纹图像分割方法.然后介绍了一种新的利用边缘提取和数学形态学相结合的指纹图像分割方法.该方法利用Canny算子进行粗分割,再用数学形态学的原理修正边界和去除噪声.实验结果表明,该方法对于低质量指纹图像的分割效果明显优于传统的分割方法.     

红外目标跟踪技术研究

众多的目标跟踪算法中,Mean—Shift跟踪算法有良好的实时性,对遮挡、目标变形具有一定的适应性,是公认的效果比较好的跟踪方法。但它也存在不足,传统的Mean—Shift算法当背景的直方图分布和目标的直方图分布类似时,或者目标受到光照、阴影等影响,或有干扰物体靠近目标时,在跟踪时很容易发生目标丢失。鉴于此,提出最先使用Kalman滤波器对距离相对比较远的红外弱小目标的大致运动位置做出目标估计,接着使用Mean—Shift跟踪算法在先前目标估计出的区域内做目标的跟踪匹配,并保证精度。实验结果指出,文中提出的算法对于跟踪系统的观察噪声扰动具有较强的鲁棒性。