基于模板匹配的发票号码识别算法

针对数字识别系统中的发票号码识别问题,提出了一种有效的基于模板匹配的发票号码识别算法.通过对发票数字图像进行前期处理以获得单个字符图像,根据印刷体数字二值化后矩阵特点,基于模板匹配的思想,将待识别字符图像与模板图像进行信息区叠加,对叠加后的图像进行不匹配像素统计,从而得到匹配系数,取匹配系数最小值为最佳匹配.结果表明,该方法简单有效,抗干扰性强且识别率较高,识别发票图像准确率可达99%.     

灰度文档图像字符切分方法

目的解决在较低质量灰度图像中进行字符切分问题．方法提出了一种字符切分方法，先对图像预处理来消除灰度不均匀性。再通过各个灰度级下的所有连通域的伪边界总长与面积的平方根之比找出一个阚值。使用泛滥填充算法，找出每个小于等于闽值像素的八连通域的边界，完成字符块预切分，最后找出重叠块和粘连块完成切分．结果通过对超过200幅的低质量灰度图像进行实验，获得了较满意的结果．结论由不同灰度级下连通域的伪边界总长与面积平方根的比值与连通域分散程度的相关性，可确定灰度图像中字符切分所用的阚值，经过合适的预处理可以在很大程度上消除低质量灰度图像对切分的影响．     

旋转不变性图像模板匹配快速算法

综合利用图像梯度幅值统计的旋转不变性,梯度角度统计的旋转迁移性以及图像梯度角度统计的旋转自相关系数分布对称性,基于图像的3种不同特征,分两步精确快速地完成了统计匹配运算。仿真试验结果显示:本文算法在模板图像发生任意角度旋转的情况下匹配性能好。该算法时间复杂度小,并且在模板图像灰度发生一定程度的非线性变换、缩放、遮挡等情况时仍具有良好的鲁棒性能。     

一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法

提出了一种基于图像分割和模板匹配的短波跳频信号盲检测算法。该算法将实际跳频信号的STFT（Short Time Fourier Transform）时频谱图当做一幅图像,利用图像分割手段分离背景噪声,并通过模板匹配来实现跳频信号的检测。实验结果表明该算法能够有效克服实际短波信道中复杂的背景噪声,计算复杂度低,易于工程实现。     

一种基于数据分析的字符切分方法

目的 将数据分析技术应用到字符图像的切分中，有效地提高字符切分的正确率．方法 通过分析文本行高、文本行间距、字符单元间距和字符单元宽度等数据，发现异常数据（噪声），分析产生异常的原因．通过拆分、合并区域消除异常来达到准确切分字符的目的．结果 对大量的普通文本图像的试验。结果表明该方法是有效的．结论 该方法能处理决大多数情况及一些特殊的情况，如一行文本被错误的切分为两行，字符图像在预处理过程中的断裂及粘连，等等，提高字符图像的切分正确率。     

基于模板的指纹图像细化算法

为了提高指纹图像细化处理后的效果,给出一种基于模板的指纹图像细化算法。在逐像素细化(One Pass Thinning Algorithm,OPTA)算法的基础上,构造9个消除模板和7个保留模板;通过迭代方法遍历图像中所有像素,当遇到目标点时,提取该点周围的15-邻域像素;将提取出的像素分别与两套模板匹配,以判断该目标点能否被删除。所给算法在不做任何额外前、后处理的前提下,能够对纹线完全细化,处理后图像光滑无毛刺。     

一种基于模板匹配的船铭牌字符分割方法

字符分割是船舶身份识别系统中的关键步骤,提出了一种船铭牌字符分割方法.该方法首先进行图像增强、灰度化和二值化等图像预处理操作,采用了一种基于Hough变换和K均值聚类直线拟合算法校正倾斜变形的牌照图像,然后在分析船铭牌字符特点的基础上,采用一种快速的模版匹配结合垂直与水平投影法对船铭牌上的单个字符进行分割,提高了字符分割的速度和精度.实验结果表明,该方法能够对船铭牌字符进行准确分割,具有良好的鲁棒性和实用性.     

台风图像快速匹配算法研究与实现

在图像模板匹配问题中,目前基于像素灰度值的相关算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为克服这些缺点,提出了一种基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块),计算每个R-块图像的总灰度值,并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较,实现图像与模板的匹配.算法中各个R-块编码的计算十分简单;匹配过程只要对编码值进行相等比较,而且可以采用快速的比较算法.新算法对像素灰度的变化与噪声具有鲁棒性.实验结果表明,新算法比现有灰度相关算法的计算时间快了2个数量级.     

基于自适应遗传互相关算法的模板匹配

提出一种将自适应遗传算法与灰度互相关函数结合的模板匹配方法。通过合理设计自适应遗传算法和遗传参数以充分发挥遗传算法的全局寻优能力，从而降低模板匹配的时间复杂性，提高模板匹配的实时性。     

基于模板匹配的改进型目标识别算法

针对图像处理过程中采用局部特征提取与特征匹配的目标识别算法对纹理不丰富物体识别精度差、在同一次学习过程中不能多视角识别同一个物体的缺点,提出采用基于模板匹配的改进型目标识别算法,提高对纹理不丰富物体的识别速度及准确率。利用梯度作为特征量完成模板匹配,结合DOT算法去除次要的梯度特征,只采用幅值大的主导梯度方向作为特征量进行模板匹配,融入仿射投影变换算法、将模板特征二进制化来提高在线同时识别多个不同物体、多视角识别同一个三维物体的速度及准确率。试验证明,该目标识别算法对复杂背景中纹理较少的物体,发生微小变形、微小平移和光照变换的物体识别效果鲁棒性强。     

基于隐式模板超声图像序列的分割

研究了超声图像序列中形变结构的分割,根据隐函数对弹性结构的建模能力,提出了用隐式模板逼近形变结构的方法．待分割的结构是由一个能量最小化过程经过逼近而确定出来的．通过对超声心动描记图像进行实验的结果证明,本方法可有效地抑制超声图像序列中噪声对分割的影响,从而有利于对形变结构的提取。     

基于小区域字符模板匹配的金属标牌字符串识别

提出了一种基于小区域的快速模板匹配算法,实现了一行标牌字符串的识别,在利用投影法求得字符所在位置以后制作被匹配图像数组以及模板,然后进行识别。由于算法只对存在字符的区域进行小范围匹配,省去了在整幅图像上搜索无关数据信息的过程,与传统的模板匹配算法相比显著降低了算法的运行时间,能够满足图像匹配即时性的需要。     

基于改进的遗传算法的图像匹配研究

匹配算法的计算量由搜索位置数与相关算法的计算量之积来决定,因此,为了减少总的计算量,需要改进匹配算法和减少搜索位置。提出一种改进的遗传算法的匹配方法,设计了染色体的表示方法、新的适应度函数以及新的遗传操作算子。为了加快算法的收敛速度,对初始种群的选取和遗传算子操作概率的选取提出了新的方法。实验结果表明,该方法更有效地完成了特征图像之间的匹配。     

基于固定半径圆模板匹配的基因芯片网格定位方法

基因芯片网格定位是确定芯片上按栅格排列的所有荧光靶点二维坐标的图像分析过程。根据模板匹配的图像检测原理,采用归一化互相关测度对基因芯片图像与固定半径圆模板图像进行相似性计算,依次搜索二者之间的最佳匹配位置作为每个荧光靶点的中心位置。对6×6低密度基因芯片图像进行了网格定位分析试验,实现了芯片图像中全部靶点的检测和定位。试验表明,对于低密度芯片的网格定位,该方法具有原理简单和适应性强的特点,但算法效率有待提高.     

基于投影与KMP简约算法的一维快速模板匹配算法

传统的模板匹配算法(如NC和SSDA)虽然具有匹配精度高的优点,但由于其计算量大,使得匹配时间过长。本研究提出了一种新的基于投影与KMP简约算法的一维快速模板匹配算法,首先将图像进行降维处理,得到特征字符串,通过对特征字符串的匹配,实现粗匹配,可大幅度地减少图像匹配时间;然后利用NC匹配算法,对粗匹配的结果进行验证,以达到快速匹配的目的。通过实验证明了本算法的快速性和准确性。     

基于模板匹配的人脸识别跟踪方法研究

在对运动物体的实际追踪过程中,由于目标运动方向不确定、背景环境复杂多变等因素,增加了动态目标跟踪的难度,所以用普通识别方法较难提取出目标特征,从而无法准确跟踪动态目标。提出了基于模板匹配的人脸识别算法,分析了基于方向梯度直方图(HOG)的人脸特征提取算法和基于欧氏距离的人脸识别算法,设计出了人脸识别跟踪系统。实验结果表明通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出,该系统实现了对特定目标的人脸识别和跟踪。     

Fingerprints Matching Based on the Integrated Template

Traditional fingerprints matching approaches are based on the minutiae and the texture characteristics. It is difficult for today's techniques to deal with the images captured by the solid-state fingerprint sensors because the sampling area of these sensors is very small and only portion of the fingerprint can be obtained. In this paper, a novel integrated template has been built using several images and combining the minutiae with the texture characteristics at the same time. By using a kind of Gabor filters (eight directions) on the region around the reliable minutiae, local texture of each minutia termed as minutiacode is extracted. Further, a real-time matching algorithm using the integrated template is presented. The output is determined by the weight factor of the compound matching. Finally, experimental results show that this system performs well in reducing false reject rate (FRR).     

一种基于模板匹配的远场畸变校正方法

在激光照射性能监测系统跟踪移动目标采集远场图像过程中,由于受主光轴入射角度、相对位移等因素影响,导致所摄图像会产生一定程度的畸变。为了校正图像畸变,提出一种基于模板匹配的远场畸变校正方法。首先制作四个靶板角点模板,利用模板匹配算法跟踪识别畸变图像的靶板角点;依据相机成像模型计算出理想靶板角点的像素坐标;根据四对靶板角点,利用透视投影模型求解畸变校正系数,从而实现对图像的畸变校正。实验表明,该方法可以对远场畸变图像进行有效校正,具有实验条件要求低、校正精确、处理速度快等优点,为激光照射性能监测系统提供了准确的图像信息,在实际工程中具有重要意义。     

一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法

提出了一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法，该方法首先对搜集到的人脸肤色样本在YCbCr空间中进行聚类，然后根据聚类的范围在输入的图像中确定候选的人脸区域（假设存在）的位置，接着对该候选人脸区域进行归一化处理，再计算人脸模板和该候选区域的Hausdorff距离，根据该距离大小最终确定该候选区域是否为人脸．实验表明：该算法检测准确率高，具有良好的实时性和鲁棒性．