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吴薇 《武警工程学院学报》2014,(2):15-18
研究了一种基于人眼定位的驾驶员疲劳检测方法。采用一种结合眼睛灰度及形状信息的人眼定位方法,进行眼睛准确定位,然后用处于睁开状态的眼睛模板与待测图像中的眼睛模板相匹配,对一定时间间隔内采集的图像进行人眼状态的开闭判定,由此判断驾驶员是否疲劳。实验表明,该方法可快速有效地进行驾驶员疲劳检测。 相似文献
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为了提高现有虹膜定位算法速度和精度,必须充分利用人眼虹膜图象固有的结构性特征,提出了基于虹膜结构与边缘分布范围双约束的虹膜定位算法.在内边界定似时,根据二值化、形态学处理后图像的灰度信息确定瞳孔区域,然后采用最小二乘法圆拟合内边界.在对外边界定位时,由已知瞳孔位置参数以及虹膜结构特性构造一个虹膜外边缘自适应模板确定外边... 相似文献
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针对传统SIFT算法存在特征描述符计算复杂,匹配时间长,错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像快速匹配方法。该方法采用基于圆形窗口的梯度方向累加值与同心圆形窗口内的灰度累加值、灰度差分值来构建18维的改进特征描述符,并在特征点匹配过程中,采用基于相关系数相似度量准则的双向匹配方法来获取初始匹配特征点对。最后,运用RANSAC算法进一步消除错配和估算仿射变换模型,并通过双线性插值法对变换后的图像进行重采样和插值。实验表明,该方法可以实现航拍图像之间的有效匹配,在匹配速度和匹配精度上优于传统SIFT算法,具有较好的实时性。 相似文献
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虹膜定位是虹膜识别中的基础性环节。针对经典虹膜定位算法易受光照影响且速度慢的问题,分析不均匀光照对虹膜定位的影响,提出最小二乘法粗定位与微积分算法精定位相结合的虹膜定位方法:首先利用形态学灰度运算处理虹膜图像,对处理图像阈值化后提取并修复瞳孔区域,利用最小二乘法对瞳孔区域下部边界点进行内边缘粗略拟合;然后根据外边缘点存在区域的灰度梯度确定虹膜外边缘点,利用最小二乘法进行外边缘粗略拟合;最后利用微积分算法精确定位虹膜内外边缘。以中国科学院虹膜库CASIA(version 2.0)1 200幅虹膜图像做实验,平均耗费时间为4.38 s,定位成功率为98.3%。与经典的Daugman算法和Hough变换算法相比,所提出的算法对不同光照条件下的虹膜图像能更准确、快速地定位。 相似文献
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高可靠高精度的景象匹配技术是自主导航飞行器图像制导技术的核心和关键所在,文章对匹配图像的灰度畸变进行了研究,提出了基于直方图相似变换灰度畸变校正技术,提高了景象匹配定位的准确性和可靠性。由于外部成像条件和成像传感器本身存在差异,匹配图像往往存在较大灰度畸变,使得实时图和基准图在灰度域存在较大不一致,从而影响景象匹配可靠性。文章通过对匹配图像进行直方图的相似变换,将匹配图像直方图调为一致,有效消除了匹配图像灰度差异,调整后图像间的直方图相似系数均在0.95以上。通过10300次独立真实外场景象匹配定位试验,证明本文基于直方图的匹配图像灰度预处理方法可有效消除图像间的灰度差异,减少匹配图像间由于灰度差异而产生的重复模式,大幅提高景象匹配鲁棒性,经过本文方法预处理后的匹配图像景象匹配成功率为99.98%,已满足工程实用对景象匹配算法高可靠性的要求。 相似文献
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将蚁群算法应用于图像分割领域,提出了一种新的基于蚁群算法的图像边缘检测方法。详细阐述了蚁群算法与该方法的基本原理和具体实现过程。为了提高算法效率,进行两处改进,第一将蚂蚁初始位置由随机放置修改为放置在图像边缘附近,可取一图像灰度梯度阈值来实现,第二将信息激素强度和启发式引导函数值均定义为像素点灰度梯度值的函数。大量实验结果证明了该算法能有效地检测出图像边缘,而且具有适应性强、效率高等特点。 相似文献
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基于直线特征及模板倾斜修正的图像匹配定位 总被引:1,自引:0,他引:1
针对火炮发射图像序列中运动目标后座的旋转问题,提出了基于直线特征及模板倾斜修正的匹配定位方法。该方法首先利用Hough变换提取出具有反应倾斜角特征的直线,与基准直线比较,算出直线旋转角度α,再把包含模板的基准图部分区域旋转α后截取新模板,使问题回到只有平移的情况并进行去均值归一化相关法(NNPROD)匹配。实验与分析表明,该方法可以有效地解决存在旋转、灰度对比度变化大、噪声干扰强、强光饱和等情况下的匹配定位问题,匹配精度较高。 相似文献
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一种基于自适应阈值与边缘跟踪的目标提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测出图像区域的阈值进行目标初分割,然后结合形态学中的开启和闭合方法对初分割后的二值图像进行双滤波,再用一种新的区域边缘跟踪标注法对其进行跟踪和标注,找出每个目标的包络矩形坐标,用其对原图进行区域定位,从而可以提取出原图中包含目标的小区域. 相似文献
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为了提高图像匹配算法的实时性和复杂场景跟踪的稳定性,改进一种基于图像纹理的模板匹配算法(TTM).在模板与目标图像中分别提取水平、垂直方向上的二值化纹理特征矩阵,然后根据字节同或逻辑运算分别计算两个方向上的最佳匹配值,最后,通过加权求和得到最终的目标相关置信度.其中逻辑运算可以并行处理,所以计算量将大大减少,因此具有很强的实时性.又因为跟踪过程中,目标图像必然存在突发性的变化,对模板合理地进行更新是目标跟踪的关键,在上述的图像相似度度量方法的基础上,另外又提出了一种非常有效的模板修正方案,从而使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到大大提高.实验结果证明了该方法的优越性. 相似文献
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介绍了一种基于目标灰度门限和目标之间灰度距离门限的区域自动阈值检测法,用该方法检测提取出灰度图像中包含目标的小区域。然后利用传统的门限自动选择方法找到合适的门限,利用该门限值对所获目标区域进行二值化以得到目标,然后采用改进不变矩方法提取目标特征并采用优化BP神经网络进行识别。该方法经实验验证,效果较好。 相似文献
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提出基于属性散射中心重构的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法.该方法采用邻域匹配算法构建测试图像散射中心集与对应模板散射中心集的对应关系.并分别利用所有的测试散射中心以及匹配的模板散射中心基于属性散射中心模型重构测试图像和模板图像.在此基础上,设计重构图像之间的相似度度量并根据最大相似度的准则判定目标类别.利用MSTAR数据集在多种条件下进行了目标识别实验,验证了所研究方法的有效性. 相似文献
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常宁 《中国人民武装警察部队学院学报》2006,22(6):12-14
基于图像差分析和投影分布特征的车牌自动定位算法,在充分考虑了汽车原始灰度图像和车牌结构特点的基础上,通过图像差分、二值化、分别向垂直和水平方向投影等步骤,最终实现对车牌的自动定位和分割.整个算法使用Matlab软件进行了仿真,仿真的结果表明该算法具有快速准确的优点.通过大量的试验证明,该算法在实践中是有效的,对于实现边防出入境车辆的自动化管理有着重要的应用价值. 相似文献
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给出了一种基于átrous算法红外与可见光图像融合算法,该算法主要针对光谱差异较大以及配准精度较低的这类图像的融合算法。该算法首先对融合图像源进行átrous算法分解;随后,对分解的低频信息利用取加权法进行融合;高频信息首先利用边缘检测技术对不同尺度不同方向的高频信息进行边缘点的加强,然后以区域的空间频率为度量标准得到新的高频系数;最后进行átrous算法重构得到最终的融合图像。通过两组红外和可见光图像的融合实验,结果表明该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。 相似文献