基于傅立叶图像重建的车用换热器表面缺陷检测?

针对车用换热器表面缺陷检测问题，提出一种利用傅立叶图像重建提取方向纹理表面缺陷的算法。该算法采用局部二值模式（ LBP ）描述去除光照影响并对LBP图像进行快速傅立叶变换，通过频率域滤波和图像重建有效去除方向纹理的影响，由二值化及团块分析最终提取换热器表面缺陷区域。实验结果证明，本文算法可以快速、有效地检测出换热器表面缺陷。     

目标区域局部特征和局部图像质量相结合的激光干扰效果评估

为客观描述光电成像系统激光干扰效果,提出目标区域局部特征和图像质量相结合的干扰效果评估算法。图像的局部特征用特征点描述,图像质量用结构相似度指数描述。该算法利用特征点匹配算法确定场景图像中的目标区域,计算干扰前后目标区域内特征点数量的变化、干扰后目标区域内未饱和面积所占的比重以及目标区域内图像的结构相似度指数,并将上述各参数相乘得到最终的评价指标。利用该方法对典型激光干扰图像进行评估,结果表明:在不同入射功率和不同光斑位置情况下,所提评估指标比单独使用结构相似度的评估指标具有更大的取值范围和更明显的非线性变化特征。这说明:该指标能够反映光电成像系统激光干扰过程的丰富细节,更加适合激光干扰效果的评估。     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法．水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量．图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度．实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性．     

LiDAR点云纹理特征提取方法

针对图像纹理应用于LiDAR点云分类过程中存在的多义性问题，提出点云纹理特征的概念。该特征属性反映了点与其邻域点的属性值分布情况，提取过程基于KD树数据检索结构和灰度共生矩阵算法。分析搜索邻域、移动步长和灰度等级等参数对点云纹理特征的影响，并利用支持向量机分类方法验证点云纹理特征，可以有效地辅助高程和强度信息以改善LiDAR点云的地物分类结果。实验还证明了相比于栅格格式的图像纹理特征，点云纹理特征约束的地物分类具有更高的分类精度，并且点云纹理特征在微小地物的甄别和水陆的区分方面具有突出的能力。该特征的这些优秀特性可以为海岸带机载LiDAR数据的精细化分类、海岸带高精度DEM构建和海岸线提取等工作发挥重要作用。     

基于脊线相似性的指纹三角形匹配算法

指纹匹配算法是指纹准确识别的关键算法之一。在常见的三角形匹配算法的基础上，提出了一种改进的基于脊线相似性的三角形匹配算法。在对指纹预处理图像进行八邻域特征提取后，利用脊线的相似性选择特征点进行三角形匹配，在一定程度上减少了相似三角形的个数，提高了匹配速度与精度。实验证明，本算法取得了良好的识别效果。     

一种新的保持分形特征的分形变形方法

针对IFS吸引子变形过程中间出现的分形特征退化的问题,提出基于局部吸引子的近似凸包及旋转匹配的特征对应方法.IFS吸引子的局部吸引子可由独立的IFS生成,IFS中每个压缩仿射映射存在不动点,构造所有不动点的凸包,即得到局部近似凸包;证明了局部近似凸包间的相似对应等价于局部吸引子间的相似对应,并提出了通过旋转匹配的特征对应方法实现局部近似凸包的配对,最后计算所有配对下相似度最高的一组局部近似凸包匹配,确定局部吸引子间的特征对应,即IFS特征对应.对两个IFS进行线性插值可实现保持分形特征的分形变形.     

并行生成卷积网络图像修复算法

为解决修复纹理精细、背景复杂图像中大面积不连续语义缺失时存在的边缘伪影和语义不连续的缺陷,提出一种并行生成卷积的残差连接图像修复算法。将残缺图像输入一个两列平行卷积的结构修复网络得到两个具有不同感受野大小的图像分量,通过共享解码合并两个图像分量并计算输出的L2损失优化网络。将结构修复网络的输出送入包含残差连接与注意力机制的细节修复网络,融合上下文信息,改善修复细节能力。使用全局与局部鉴别器和预训练视觉几何组网络计算损失,对修复网络进行整体判别优化,增强修复结果的整体与局部一致性。在国际公认数据库上验证提出算法的性能,实验结果表明：提出算法可以有效修复复杂背景且包含精细纹理的大面积不规则缺失区域,提升图像细节、语义和结构的真实性与完整性,其峰值信噪比和结构相似度优于经典的对比算法。     

使用平均周期进行指纹分类

提出了一种基于指纹平均周期的分类方法,通过计算指纹的平均周期并按照平均周期将数据库中的指纹进行排序,该方法可有效地提高指纹的搜索速度。若将基于指纹周期的分类算法和现有的指纹分类算法结合起来,则可进一步提高指纹搜索效率。     

基于二值细化指纹图像细节点提取算法的研究

指纹细节点的提取对于指纹识别系统的性能至关重要,文中在二值细化指纹图像的细节点提取算法基础上,对细节点提取范围进行了算法改进,用C++语言实现了一种限制提取范围的算法和一种去除伪细节点的算法。实验表明,改进算法提取细节点的速度和精度都有了明显改进,相对原始的未加限制和去除伪细节点的算法,文中算法耗时减少了约2/3,细节点有效性提升了约3/4。     

一种直线段匹配的新方法

直线特征在人造目标和环境中普遍存在,直线段的匹配是三维重建等应用领域的首要解决问题.一般单直线的匹配方法难以解决被部分遮挡直线的匹配问题,提出了一种基于极线约束和RANSAC算法的匹配方法.对直线段上的点运用基于极线约束的匹配方法在另一幅图像中进行点的同名匹配,采用RANSAC算法建立直线模型,剔除野值,得到匹配直线段.本方法能有效地解决图像中被部分遮挡直线段的匹配问题,仿真实验和实际图像实验证实了本算法的正确性和高精度.     

基于小波分析对网络协议指纹识别的研究

小波分析是当前信号、信息获取与处理领域(尤其是故障诊断分析与检测技术)中一个十分活跃且迅速发展的新领域,是当今国际研究热点,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。基于小波分析对网络协议进行指纹识别研究,利用小波变换把原始信号分解成多频段的信号,对信号进行塔式分解,通过计算处理每一层取得所有的有关Wi信息,提取指纹特征信息,并提出了检测方法和指纹识别系统的体系结构,对解决当今日益突出的网络安全问题进行有益尝试。     

多模板指纹的特征拼接

许多自动指纹识别系统在注册阶段对于每个用户存储同一手指的多个模板指纹,在认证阶段将输入的指纹和存储在模板库中的相应手指的多个模板指纹进行比对。提出了将多个模板指纹的特征进行拼接的方法,将多个模板指纹拼接成一个模板指纹。这样,在认证阶段可以减少和输入指纹进行比对的模板个数,加快了比对速度。同时,拼接而成的模板指纹比单个模板指纹的特征丰富,有利于提高识别的正确率。实验测试表明,方法能够提高系统的识别性能。     

基于贴近度的雷达信号个体识别方法

雷达信号个体识别是雷达信号识别领域的研究热点,雷达"指纹"特征参数的选取、雷达"指纹"特征参数的高精度测量以及雷达信号个体识别算法是雷达信号个体识别的3个关键技术.提出了将贴近度运用于雷达信号个体识别中,采用了基于阀值原则与贴近度原则相结合的识别手段,给出了个体识别流程和个体数据库中特征参数权重更新手段.理论分析与计算机仿真表明,该方法是切实有效的.     

基于混合算法的局部路径规划

人工势场法是一种常用的具有算法简单和便于实时控制的局部路径规划方法,但存在容易产生局部极小值的问题。基于模糊逻辑的局部路径规划法具有环境适应性强等优点,它在连续论域内采用模糊路径规划时,计算量比较大。提出了一种将人工势场法和模糊逻辑法相结合进行局部路径规划的混合算法。具体方法是在一般情况下采用人工势场法进行局部路径规划,当产生局部极小值时,采用模糊逻辑法进行局部路径规划。仿真结果表明,该方法能有效地解决局部极小值问题,给智能车规划出光滑的路径。     

基于像素局部对比度的直线特征检测算法*

本文提出了基于像素局部对比度和全局虚警抑制的直线段检测算法。本文算法分为四步：第一步,计算像素点的梯度以及局部对比度;第二步,将方向大致相同的像素点分成直线支撑区域(像素方向为像素梯度方向的顺时针垂直方向),并对支撑区域进行矩形近似;第三步,在直线支撑区域内拟合直线段,计算直线参数;第四步,根据直线支撑区域信息验证直线段,抑制虚警。实验表明本文算法在复杂条件下,特别是光照影响条件下,具有更好的鲁棒性和效率。     

雷达"指纹"参数选取

从雷达发射机的基本原理出发,对发射机的各组成部分进行深入分析,给出了每个雷达参数的产生机理,结合生物指纹的特点,得出了雷达脉冲重复间隔可以作为雷达“指纹”特征参数的结论,为雷达个体识别的完成提供了保证。