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论文研究-基于目标轮廓形状矩阵傅氏描述子的特殊标志识别方法pdf

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-08-09

  为了快速地从互联网上的海量图像中检索出含有某种特殊标志的图像,提出了一种基于形状矩阵傅氏描述子(shape matrix Fourier descriptor,SMFD)的图像标志检索算法。该算法通过对图像内容进行分割得到目标对象的边界信息,并在光栅系统中进行目标轮廓边界点统计获得形状矩阵,然后分析其周期性变化规律和特点,对形状矩阵按列展开为一维向量并进行傅里叶变换,取傅里叶变换系数中模值大于模值平均值的部分来构建特征向量,最后用欧氏距离进行图像间相似性度量。实验结果表明,SMFD具有尺度、旋转、平移不变性,与其他方法进行检索对比,提高了图像的查准率和查全率,可以有效地应用于实际项目。

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  正确地将苹果从图像中识别出来是苹果采摘机器人实现自动采摘的前提,在对该问题研究的基础上,提出一种基于显著性轮廓的苹果目标识别方法。利用K-means无监督聚类算法将图像分割为背景和目标区域;由于光照等因素,目标区域内部存在大面积空洞,引入ASIFT特征,将完整的目标与存在空洞的目标进行特征匹配记录与空洞相对应的特征,由这些特征恢复成像素填补空洞;在基于区域的基础上,采用gPb轮廓检测器进行轮廓检测,生成较长、较明显的灰度轮廓图像;通过动态阈值Otsu法对灰度轮廓图像进行自动阈值处理,去除目标周围大量的边缘噪声,确定连续的显著性轮廓,完整地提取目标轮廓。实验结果表明,该方法具有更好的准确性与鲁棒

  利用高分辨雷达对目标进行识别是当代雷达系统的一个主要发展趋势。目前 基于高分辨雷达的目标识别在军事及民用方面都已经有了一定程度的应用。本论 文利用实测高分辨雷达回波数据进行实验,

  针对声呐图像具有噪声大、目标边缘模糊等特点,提出了一种基于主动轮廓的声呐图像水雷目标识别方法。首先根据水雷目标在声呐图像中的形状特征,采用水平集思想,得到了引入超椭圆形状约束的水平集函数;然后根据水雷目标在声呐图像中的灰度特征,采用Chan-Vese模型的演化思想,提出了一种基于超椭圆形状约束的多相水平集主动轮廓模型。将该模型用于声呐图像水雷目标的识别实验,实验结果表明,该方法对声呐图像中的水雷目标具有很好的识别效果,而且具有抗噪性和抗变形性能。

  一种基于外部轮廓的数字验证码识别方法一种基于外部轮廓的数字验证码识别方法

  提出了基于边缘直方图的一种快速识别方法,对汽车标志可以进行高准确度的识别。边缘直方图能够比较准确地反映图像的边缘和纹理信息,不同类图像反映出的统计特性能比较准确地用于分类识别。通过大量的试验证明使用提取边缘直方图和相关算法相结合的方法比一般的识别方法更加快速、有效。

  该文件可实现对手势二值图的轮廓跟踪,并且提取手势轮廓图的傅立叶描述子提取,VC++6.0运行成功。

  针对现有形状匹配算法匹配速度慢、可靠性差的问题,提出了一种基于轮廓矢量化的形状匹配算法。将轮廓曲线点集离散化,使用多组向量对轮廓线性进行逼近。匹配时,结合线段在几何中的匹配方法,通过加权求和,计算源图像与目标图像中每组对应向量的相似度,将它们的平均值作为匹配结果。以焊盘表面轮廓为实验对象,使用所提出的算法进行匹配,结果表明,通过正确选取向量组数能有效避免匹配精度所受的影响,算法对不同类型的焊盘区分性较强,且匹配速度能满足实际应用的需要。

  在图像边缘检测过程中, 针对滤除噪声及有效保留图像边缘信息这对矛盾点进行了研究, 给出一种基于多尺度轮廓结构元素的多形状边缘检测算法。该算法通过多次使用轮廓结构元素的开最大和闭最小运算操作滤除噪声, 运算次数通过比较图像峰值信噪比确定, 降低结构元素对边缘信息的影响; 然后采用多形状多尺度结构元素提取图像边缘, 并利用图像峰值信噪比控制结构元素尺度的选取。与经典边缘检测算法相比, 该算法具有更强的去噪声能力, 且能保留更多的图像细节。仿真实验表明, 有区别地使用轮廓结构元素及多形状多尺度结构元素, 能有效去噪并保留边缘信息。

  验证码识别文档,基于位图汉字验证码的Web认证系统及其应用.pdf;数字验证码识别算法的研究和设计.pdf;一种基于外部轮廓的数字验证码识别方法.pdf;增强型Web登录安全策略研究.pdf

  【OpenCV学习笔记】三十一、轮廓特征属性及应用(八)——颜色物体识别与跟踪

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