基于空间频率域的纹理分割算法

本文基于空间频率域,通过定义局部功率谱的熵,提出一种新的纹理分割方法,和以往基于频域特征的纹理分割方法不同,本文提出的方法所用到的熵有别于传统频域熵概念,而且分割过程是在熵图上采用简单的阈值处理实现的。最后,还对几种不同的纹理结构及其组合进行计算机模拟,实验结果令人满意。     

基于多模式匹配的应用协议识别研究

针对网络监听中应用层网络协议类型多、端口动态化、负载变化频繁、关键词匹配难度大等问题。本文提出了一种能够不降低被监听网络性能的多模式匹配的应用协议识别算法。首先根据模式串集合前后缀关系进行分类,然后采用正、反向匹配算法进行处理,最后采用活跃规则的方式对协议规则进行调度。实验结果表明,新算法在模式集较大的情况下,能明显提高应用协议识别的效率,并减少资源消耗,适用于实行大规模网络监听的生产环境。     

基于WM算法改进的多模式匹配算法

为提高入侵检测系统整体的性能和效率,在研究经典的WM（Wu-Manber）多模式匹配算法的基础上,提出一种改进的WM多模式匹配算法。该算法使用后缀表方法,减少了匹配过程中模式字符串与文本的比较次数。实验结果表明,该算法有效提高了入侵检测系统匹配的速度和效率。     

Snort中BM模式匹配算法的研究与改进

随着网络安全问题的日益严峻,入侵检测系统Snort凭借其自身特点能有效地弥补传统安全保护措施的不足,己成为计算机与网络安全的重要组成部分.模式匹配算法是基于特征匹配入侵检测系统中的核心算法,模式匹配的效率决定这类入侵检测系统的性能.文章首先详细阐述了入侵检测系统Snort的BM模式匹配算法思想,在此基础上提出了一种改进的BM算法,该算法在重复后缀较多的情况下,能有效加快模式匹配的速度,提高入侵检测的效率.     

CCD图像中道路的识别与表示

智能车辆系统的视觉系统需要实时检测行驶环境,确定道路的中线和边界,为智能车行驶提供决策.以道路图像为研究对象,分别从效率和精度等方面论述了相关处理算法,对如何有效地检测出道路作了一定的研究,并搭建了一个实验平台对相关的算法和设计进行了验证,得出了一定的结果.     

基于肤色和边缘轮廓检测的手势识别

本文采用视频图像处理技术进行人手识别,利用肤色分割和Freeman链实现边缘轮廓的提取.本算法可快速、高效地识别几种基本手势.利用序列图像特征性进行机器人导航.     

基于区域分割与提升小波变换的图像融合算法

针对精确制导武器系统中,利用传统方法获取的融合图像使得红外目标模糊、识别率低、定位性差及不能继承可见光图像色彩特性而出现光谱扭曲与失真的现象,提出了一种基于区域分割和提升小波变换的红外与可见光图像融合方法。首先结合区域生长与边缘提取图像分割法,将红外图像背景区域与目标区域分开;其次采用像素邻域能量取大法,将红外目标区域映射到可见光背景中;最后将上步得到的融合图像与原图像进行低频加权,高频平均梯度的提升小波融合变换,防止因图像分割所形成的拼接错误而导致重要信息丢失现象。实验结果表明:融合后的图像,目标凸显,背景自然,能够达到准确定位与快速识别的目的,并对隐藏目标的检测有着重要的指导意义。     

基于摄像头的智能车黑色虚线识别算法研究

针对“飞思卡尔”智能车竞赛的赛道由虚线组成的特点,提出一种提取智能车黑色虚线识别算法.该算法将是在改进的边缘检测算法和左边跟踪检测法的基础上,利用直线斜率和直线方程,把虚线跑道补实,来完成智能车赛道的信息采集.实际测试表明该方法能够实现路径识别的正确性和快速性,可在黑白（或色差较大）赛道上获得良好的自主寻迹效果.     

一种识别大型目标的综合方法

结合边缘检测、阈值化、数学形态学、图像分割等相对成熟的技术研究一种识别大型目标的方法。在二值化用Sobel算子获得边缘图像后 ,先用腐蚀算子去掉一些噪声和突出点 ;再用膨胀算子将余下的像素扩张成为一个一个的区域 ,然后使用图像分割技术从中找出符合判据的目标区域 ,最后提出了计算目标方向的公式和确定方位的方法。采用的每个单项技术并不复杂 ,但总体效率经实验证明很好。该方法简单 ,计算速度较快 ,鲁棒性较好 ,有希望应用到实时处理问题中     

模式匹配与校验和相结合的IP协议识别方法

为了减少入侵检测系统中误报和漏报的发生概率,提高对应用层协议进行详细分析的准确率,针对以太网数据包提出了一种将模式匹配算法和IP校验和计算相结合的IP协议识别方法.该方法首先根据IP报头的静态特征对以太数据包进行模式匹配,再结合报头校验和计算来识别该数据包所属类型是否为IP协议.通过在Visual C++软件环境下运行基于给定数据样本的仿真程序,验证了该方法的正确性和可靠性,从而为上层协议的识别提供了理论基础和识别算法.     

一种面向入侵检测的模式匹配算法

模式匹配算法是入侵检测系统中的一种重要算法,算法的效率直接影响入侵检测系统的性能。针对 传统模式匹配算法按照模式中字符排列顺序进行匹配的过程,提出一种基于统计的模式匹配算法,该算法利用字符 串本身的统计特征,利用子串中在主串中出现频率最少的字符为关键字符,通过该字符在主串中出现的位置进行跳 跃式匹配,加快了模式匹配的速度。实验结果表明,该算法比同类的其它算法更加高效。     

基于模糊理论的图像分割方法

利用边缘提取方法将边缘和噪声象素点从一维直方图中剔除,再对剩余象素点聚类,求出最优分割阈值,然后再求出各象素点隶属于目标和背景的模糊隶属度。根据背景和目标灰度的分布特征,分别选择适当的置信区间,对不在置信区间的象素点再利用其邻域象素点隶属度进行分类最终得到分割结果。实验结果表明效果良好。     

基于手指角度特征的静态手势识别算法

提出一种基于手指角度特征的静态手势识别算法。以指尖到手掌中心的连线构成手势骨架,计算手指间的角度;以角度的大小和指间数量进行分类,把手势定义为一、二、三、四、五、六、七、八、九等9种。该算法不受手势的方向和尺度的影响,仅通过判断手指问的角度大小来识别手势。对900幅手势图进行分析识别的实验结果表明：该算法正确率达96．8％,准确性高;平均用时不超过0．05s,实时性好。     

基于灰度阈值分割的锥体零件缺陷识别算法

根据人的视觉感官特性，针对锥体零件缺陷检测中的图像信号预处理，利用含有缺陷的灰度图像的灰度统计特征自动找出分割图像的灰度阈值．研究了目前使用边缘检测、阈值分割、区域增长等方法．利用曲线拟合方法计算出灰度的分布曲线，用数学分析的方法求出曲线的局部极值．对于出现多个极值情况时进行分析筛选，把分割缺陷比较理想的极值作为灰度分割的阈值．以此分割图像，其分割效果比较理想．     

基于GA-Otsu法的图像阈值分割及定量识别

针对传统Otsu法在图像分割中存在的计算量大、效率低的问题,提出了一种基于GA-Otsu的热波图像分割方法。该方法充分发挥了遗传算法的全局寻优能力,快速地求解热波图像分割的最佳阈值,缩短了损伤的分割时间。通过与人工阈值法的分割结果进行对比,表明本文方法不仅保持了冲击损伤的基本形状,而且对冲击点位置的分割提取也较为准确。最后,通过对缺陷的定量识别验证了本文方法在热波检测图像分割中的有效性。     

基于灰度模式匹配的仪表外壳缺陷检测

在仪表制造过程中,由于加工过程中的工艺问题等多方面的原因,导致仪表表面出现划痕、擦伤、结疤等不同类型的表面缺陷,这些缺陷不仅影响产品外观,更降低了产品的质量。本文通过对划痕缺陷的建模仿真,分析其光照模型和图像的灰度变化特点,计算并归纳总结其灰度变化趋势,提出了符合划痕特征的灰度变化模式,并利用匹配这种模式的方法对划痕进行识别,具有较高的正确率。     

基于ACS-FCM算法的图像分割研究

对蚁群算法、模糊C均值聚类(FCM)算法进行了探讨,并在FCM图像分割算法的基础上,提出了一种改进的ACS-FCM算法,结合边缘检测技术应用于图像分割.实验结果表明,与其他几种分割算法相比,该方法具有更好的可靠性与有效性,能取得更理想的分割效果.     

一种新的车牌识别预处理算法

提出了一种八方向Sobel处子模板提取图像边缘的方法，并根据边缘图像中车牌区域纹理特征来切分出车牌区域，然后利用类别方差自动门限法来确定字符色和底色的阈值，以进行字符二值化，经测试，此方法定位准确，二值化效果较好，为后字符分割和识别做了较好的预处理工作。     

车牌识别中的图像提取和分割算法

在对车牌图像中的几种主流字符提取、分割的方法进行分析、比较的基础上,对车牌图像先应用形态学中的开运算增强,再选择自适应阈值并进行二值化,以连通区域法为基础,结合投影法、固定边界法进行分割.结果表明,这种策略在增强图像分割效果的基础上,加快了图像处理速度.     

一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法

提出了一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法。首先提出一种基于高阶统计量的帧间差分图像处理方法,然后运用边缘检测得到空域分割结果和用累计差分与对称差分得到时域分割结果,综合时空域分割结果得到运动目标的边缘,最后对边缘图进行区域填充与数学形态学处理,得到运动目标掩模图像。实验结果表明本文算法能够得到较准确的分割结果。