改进的基于角点的掌纹线性定位方法

在分析比较现有的两种在线掌纹定位方法优缺点的基础上,提出一种改进的基于角点的掌纹线性定位方法.该掌纹定位方法首先根据手掌背景图信息和手指间的几何关系,计算出相邻手指间的中间线,然后计算中间线与手掌边缘的交点,从而得到掌纹角点的位置,最后根据掌纹角点定位出掌纹识别的有效特征区域.实验结果表明此方法能快速、准确地定位出掌纹的特征区域,且实现简单,具有很好的鲁棒性,对于提高后续的掌纹识别的准确性和提高整个掌纹识别系统的性能都具有非常主要的作用.     

基于傅立叶变换的掌纹识别方法

掌纹识别是指由计算机自动识别哪些掌纹图像来自同一只手掌,哪些来自不同的手掌.在掌纹识别中,特征提取算法的优劣至关重要.提出了一种基于傅立叶变换的掌纹特征提取方法.该方法的基本思想是先将掌纹图像应用傅立叶变换转换到频域,然后在频域中进行特征提取和描述.提取出来的特征备用来索引掌纹数据库,以便当一个新的掌纹图像被输入时,可以很快确定该手掌是否已经在掌纹库中注册.该方法可以用来做基于人体生物特征的身份识别,在安全领域有广泛的应用前景.实验验证了该方法的有效性.     

基于梯度方向场的掌纹三角点检测算法

提出基于Sobel梯度算子方向场的掌纹图像三角点检测算法。算法首先对数码相机采集的掌纹图像进行去噪、边缘提取及伪边删除预处理;然后对图像进行分块处理,计算每一子块的Sobel梯度方向场,基于方向场直方图统计子块内每一像素点的方向场数目,将子块内大多数点的方向确定为子块中心点的方向;对掌纹图像的方向场进行三色同质化后,用基于形态的方法进行掌纹三角点定位,并删除伪特征点。对采集的212幅掌纹图像三角点检测实验结果表明:提出算法能较为准确、可靠地检测出三角点,三角点的检测准确率为91.43%,验证了提出方法的有效性和鲁棒性。     

基于自适应分数阶微分的Harris角点检测算法

针对Harris算法在对纹理复杂程度高的图像进行角点检测时会出现大量伪角点,以及分数阶微分应用到图像处理中需要人为地指定阶数的缺点。分析了伪角点大量产生的原因,并提出以分数阶替换原算法中的整数阶对图像进行微分的改进方法,以及一种以图像的分形维数作为参数来自适应地选择微分所需要的阶数的方法。从而使图像做微分运算时能更好地保留图像中的边缘信息,使分数阶微分可以应用于视频目标追踪、视频稳像等实时性要求较高的场合。实验表明,改进算法在进行角点检测时具有更高的精确度。     

应用轮廓波和ICA的掌纹去噪与识别

在掌纹识别的实际操作过程中,不可避免地会受到噪声的影响,为了增强掌纹图像信息,需要去噪。轮廓波变换能够便捷地描述自然图像中的方向和纹理信息,掌纹图像纹理信息丰富,所以应在掌纹识别中引入轮廓波去噪,以突出纹理特征,进而提高识别率。提出基于轮廓波去噪的ICA(Independent component analysis)掌纹识别算法,先对掌纹图像进行轮廓波去噪,利用ICA实现掌纹特征提取与识别。基于香港理工大学掌纹数据库的仿真结果显示,轮廓波去噪方法的识别率高于小波去噪方法,说明这种方法具有一定的理论研究意义和实用价值。     

小波变换在掌纹识别特征提取中的应用

在掌纹识别中,特征提取是最为关键的部分。在本文中,采用小波多尺度分析得到掌纹的高频部分,用它们的小波能量作为识别特征。实验结果表明掌纹小波能量特征存在着明显的差异性(不同手掌)和足够的稳定性(相同手掌的不同样本),因此小波能量特征可以作为掌纹识别特征。     

基于特殊角点和基点定位在线掌纹的方法

本文简述了目前在线掌纹定位的主要方法,提出一种通过寻找特殊角点和基点实现在线掌纹的定位。该方法基于掌纹的形状特点,先定位特殊角点,再通过统计块点方向和求梯度确定感兴趣的纹线上的一点,最后用灰度值跟踪方法确定特殊基点。该定位方法减少了手掌张开强度因素造成的影响,并取得了理想的实验结果。     

一种掌纹图像感兴趣区域的提取方法

掌纹识别是生物特征识别中的一种,由于其分辨率要求低、设备成本低、用户易接受等优点受到众多研究者的关注。从一幅掌纹图像中,找出感兴趣的目标区域（ROI）,使之从图像背景中分离出来,这是掌纹特征提取和进行进一步匹配的关键步骤。论文提出一种新的感兴趣区域的提取方法：首先使用全局阈值对原掌纹图像进行二值化处理,并提取出手掌的边缘,然后使用食指和中指、无名指和小指之间的指缝确定一个斜率,再计算出手掌部分的中心,并据此建立一个新的坐标系,最后以此坐标系原点为中心提取出一个128×128的感兴趣区域。实验结果证实了该方法与相关文献所提方法相比更加有效。     

基于几何特征的掌纹区域分割算法*

针对现有掌纹分割算法中存在丢失部分有效信息的问题,提出了一种新的五点掌纹分割算法。首先,用基于仿射变换快速方法找到手掌的最大内切圆;然后,又用坐标变换和角度标定的方法找到手掌上的五个特征点;最后,通过对这五个特征点的处理实现手掌图像的分割定位。仿真结果表明,该算法准确、有效,且所得掌纹有效面积明显大于其他分割方法。     

一种自适应阈值的预筛选Harris角点检测方法

为克服Harris角点检测算法中漏检正确角点和提取出较多伪角点的问题,以及在对不同图像处理时,非极大值抑制无法设置通用阈值的现象,本文在进行非极大值抑制时采用自适应阈值,从而可得较多的正确角点。为进一步抑制角点检测中的伪角点数目并提高处理大图像的算法效率,加入预筛选得备选角点这一步骤,通过在进行Harris角点检测之前就先去除部分肯定不可能是角点的像素点,以减少最终得到的伪角点数,并有效地减少了运算量,提高了效率。实验结果显示改进的Harris角点检测算法的运行时间仅为原始算法的30%,且可以得到更多的精确角点和更少的伪角点,具有很好的角点检测性能。     

角点检测技术综述

角点是图像很重要的特征,对图像图形的理解和分析有很重要的作用。对灰度图像、二值图像、边缘轮廓曲线的角点检测算法进行综述,分析了相关的算法,并对各种检测算法给出了评价。     

基于Harris算法的图像角度计算方法

在识别图像中￡型角点及计算其角度大小时,会检测出较多错误角点且角度计算误差较大。为此,提出一种融合图像边缘特征和灰度特征的Harris角度计算方法。利用高斯窗口内边缘线权重和,以边缘梯度的平均值替代边缘上的梯度,通过比值影响函数筛选出L型角点。采用加权平面近似灰度表面,使用有关像元的主曲率幅度值拟合加权,以这2种方式的角点响应函数值相等为条件,推导角度计算公式。实验结果表明,该方法可使角点误检率从24．6％降为3．3％,L型角点角度计算平均误差率从10．21％降为3．82％。     

基于局部曲率函数的角点检测

角点检测是计算机图像处理领域的基本问题之一,在全局曲率函数角点检测的基础上,提出一种基于局部曲率函数的快速角点检测算法.通过Canny算子提取图像的边缘,在边缘的基础上计算轮廓的局部曲率函数,由于Canny算子首先用高斯滤波器对图像平滑处理,尽可能的去除了噪声而不损失角点,计算局部曲率函数的最大峰值,通过设定阈值检测出角点.对算法进行仿真,试验结果表明该算法可以稳定的检测角点,并对旋转、尺度和噪声具有较强的鲁棒性.     

基于角点检测配准的全景图像拼接技术研究

全景图像拼接技术是计算机数字图像处理领域中的一个重要分支,其在虚拟现实、医学图像处理、遥感技术等领域都有十分广泛的应用。全景图像拼接技术主要包括图像检测、图像配准和图像融合3个方面。其中,图像配准是图像拼接技术的核心环节。该文主要研究基于角点检测配准的全景图像拼接技术,并通过Matlab开发环境进行实验验证。     

基于Canny算子和形态学的洞室岩体裂隙边缘检测

针对Canny边缘检测算法在伪边缘剔除方面的不足,结合洞室岩体裂隙图像成像特点,提出一种Canny算子与形态学相结合的边缘检测方法。先分别对原始图像进行Canny算子边缘检测和图像分割,得到两幅二值图像,然后参考图像裂隙的几何形态特征,对它们进行形态学运算,使最终得到的二值图像保持了较高的裂隙定位精度,并有效剔除了伪裂隙边缘,同时具有边缘闭合、平滑等优点。     

自适应阈值的遥感影像角点提取算法

针对传统SUSAN角点提取算法中阈值选取的不确定性,提出了一种自适应分割阈值的SUSAN改进算法。首先采用SUSAN模板对图像进行模板计算得到梯度图,然后根据梯度图的灰度分布特征,采用图像分割方法的判断分析法和KSW熵方法对梯度图做分析处理,最终实现阈值的自动选取,正确提取出有价值的特征角点。试验结果表明,改进算法较之传统算法有明显优势,能准确有效地提取出角点,具有较强的适应性和应用价值。     

一种改进的快速角点检测方法研究

传统的Harris角点检测算法检测率和可重复率高,但无法满足实时性要求,而Trajkovic等提出的角点检测器虽然计算量小,但是易对边缘产生伪响应,针对这些问题,提出一种新的基于Harris的快速角点检测算法。该算法使用多格算法,并使用四个基础方向上最小强度变化作为预处理结果,再使用自相关矩阵得到角点的响应函数。实验结果表明,新算法改进了Harris 算法和MIC算法,能够有效地抑制边缘响应及纹理角点,并且能够满足实时性要求。     

基于累积绝对差图像与交叉熵分割的运动目标检测与定位

提出了一种新的运动目标检测与定位方法。针对位移变化较小的运动目标，先对运动序列中所有相邻两帧图像作绝对值差分运算，然后再将绝对值差分结果进行累加，从而得到累积绝对差图像。利用交叉熵分割法对累积绝对差图像二值化，并结合形态学方法去除噪声，求取出目标的运动区域。对运动序列的首帧和尾帧进行差分运算并二值化．为了去噪，将首尾帧差图像与累积绝对差图像进行逻辑与运算，确定出目标在首尾图像中的位置。实验结果表明了本方法的有效性和鲁棒性。     

基于边缘细化的角点提取算法

图像的角点提取在计算机视觉领域中具有重要的应用价值。本文基于角点一定是边缘点且是两条边缘或多条边缘交点的这一几何特性,提出了一种基于边缘细化的角点提取算法。算法先用Canny算子提取图像的边缘,然后进行细化并填充边界线上的断点,再利用角点的几何特性来确定角点的位置。实验结果表明,这种算法提高了角点提取的正确率、定位精确、实用性强。     

基于SUSAN的种子点生长边缘检测算法①

角点是一种特殊的边缘点,是数字图像中重要的几何特征。利用边缘点连续的特性,提出了一种基于SUSAN算法的种子点生长边缘检测算法。利用Susan算法获得图像的角点,再将获得的角点作为种子点,根据边缘点的判断准则对其进行生长,最终实现边缘检测。实验证明,设计的算法具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效的边缘检测方法。