彩色人脸鉴别特征抽取及识别

目前存在的彩色人脸识别方法大多是将彩色图像转换为灰度图像后,采用基于灰度图像的特征抽取与识别算法进行分类识别.本文根据彩色人脸图像的构成特点,对彩色人脸图像的R、G、B三个分量色彩信息进行特征抽取与分析,进而找出适合对彩色人脸图像进行自动识别的鉴别特征.最后,在国际通用的AR标准彩色人脸库中进行了大量实验,验证了本文算法的有效性.     

关于固定场景中交通工具图像的识别方法

在分析固定场景中车辆图片结构特征的基础上,提出了从遥感图中检测车辆的方法,具体介绍了将遥感灰度图像转换为二值图像,并进一步阐述了边缘检测(轮廓的跟踪)、图像分割、模式识别、机器视觉等作用.     

车牌图像预处理技术研究与实现

介绍了彩色图像转换为灰度图像的原理并给出了VC 仿真效果图,论述了局部均值滤波,同时提出了改进的均值滤波方法,并用VC 仿真;仿真结果表明,改进的算法不仅可以有效去除噪声,而且可以能弥补均值滤波对边缘点等图像尖锐信息的模糊化.     

动画软件制作方法讲座——第四讲 给动画图和背景图填色

第四讲给动画图和背景图填色 上一讲我们讲到将扫描好的.BMP格式的动画图和背景图存成灰度图,并在“PHOTOSHOP”中调整好。计算机中图像的表示方法很复杂,除了有不同的图像格式外,同一种格式的图像还有各种不同形式。为了避免混乱,我们介绍一下如何转换.BMP格式图像的不同形式。     

基于微粒群算法的图像自适应度变化研究

介绍了对灰度非线性转换算法的研究,提出了一种基于微粒群算法的图像对比度自适应变化算法,将改进的微粒群算法进行测试,并且为了在图像增强中取得好的效果,将改进的算法图像在对比度增强中引入,从而实现对比度的自适应变换。     

一种新的基于灰度冗余的红外图像均衡技术

针对红外图像的特点,文章提出一种新的基于灰度冗余的红外图像均衡技术.通过设定合适的阈值,将图像灰度直方图中像素分布为零的灰度级进行完全压缩,将小于阈值的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级,然后将有效灰度级做基于幂函数的拉伸变换后进行直方图均衡,最后将均衡后的图像灰度级等间距排列.该算法在压缩灰度冗余的同时进行直方图的无损均衡,保留了图像细节部分,避免了常规直方图均衡所带来的图像细节丢失和灰度断层现象,提高了图像质量.     

基于Parzen窗技术和信息熵的图像分割阈值选取新方法PWET

传统的阈值选取方法是以图像的灰度直方图做为像素灰度值的概率密度函数的近似估计,然后利用此密度函数来构造目标函数,通过在灰度值中搜索使目标函数最大化(最小化)的灰度值做为最优全局阈值,从而实现图像的分割.为了克服以直方图(灰度值出现的频率)替代灰度值的概率分布不够准确的缺陷,提出了一种基于parzen窗技术和信息熵的阅值选取新方法PWET.该方法以图像的像素坐标集为样本空间,利用parzen窗技术估计图像灰度值的空间概率分布,再结合信息熵来构造新的目标函数,通过在灰度值范围内搜索使目标函数最大的灰度值作为最优全局阈值.通过将PWET方法和传统的KSW熵方法进行比较实验,结果表明PWET方法对图像分割更有效.     

Photoshop通道解惑

通道在PhotoShop中被认为是十分晦涩难懂的概念,以RGB图像为例可说明通道的本质就是一幅灰度图.由于图像的不同区域其像素的灰度值不同,因此所拥有的基色浓度也不相同,从而使图像呈现出斑斓的景色.正是由于灰度明暗反映了图像基色的浓淡及其透明状况,人们才能充分利用通道完成许多精细且虚幻的选择,并对图像进行多种特殊处理.     

基于2DGabor小波与2DPCA的人脸识别方法

2DGabor小波变换能够将相邻区域的像素联系起来,从不同的频率尺度和方向反映局部范围内图像像素灰度值的变化,2DGabor小波变换系数描述了图像上各给定位置附近区域的灰度特征。2DPCA方法,避免了从图像矩阵向一维向量的转换,并在人脸识别中获得了满意的效果。提出了2DGabor小波变换和2DPCA相结合的人脸识别方法,实验证明,2DGabor小波变换＋2DPCA的算法在识别效果上优于Gabor小波变换＋DPCA的算法。     

基于磁光传感器的焊缝检测装置的研制

针于激光焊接所要求的紧密焊缝,构建以磁光传感器为核心的焊缝检测装置,该装置能检测出反映焊缝特征的磁光图像.通过分析磁光图像的特点,确定磁光图像中过渡带的中心为焊缝中心.最后,通过中值滤波,获得比较清晰的磁光图像,并把该图像进行灰度化处理,获得沿焊缝两侧的灰度变化图,通过分析灰度变化图,能获得焊缝的测量中心,这为利用磁光图像进行微焊缝跟踪的激光焊接确定了可能性.     

基于灰度分析的两种图像增强技术的比较

针对由灰度不均匀引起图像失真,用直方图均＜佣灰度调掷辩不同的茄蛀附图像增强,通过实验表明对于灰度不均而引起失真的图像,采用这两种方法都使得图像质量得到了改善,而灰度调整比直方图均化效果更好.     

自适应灰度调整及边缘增强的X光图像优化

医用X光图像对常规图像增强算法较敏感、易失真,对此提出一种自适应灰度调整及边缘增强的X光图像增强算法.算法依据X光图像直方图中灰度的分布特点,自适应进行单段或双段灰度拉伸,调整灰度范围并均衡灰度分布,在该基础上叠加DFT频域Butterworth高通滤波信号以增强组织的边缘及纹理信息.实验证明,该算法失真率低、可行性高,对医用X光图具有较理想的增晰效果.     

一种具有灰度约束的二维Otsu分割方法研究

当图像中目标类类内方差与背景类类内方差差异较大时,灰度约束Otsu分割法能够获得更好的分割结果。然而,灰度约束Otsu分割法降低了分割阈值,因而更容易受到图像中噪声的影响而出现分割错误。针对这一问题,本文将灰度约束策略推广到了二维Otsu分割法,从而提出了一种具有灰度约束的二维Otsu图像分割方法,即根据二维Otsu分割法的阈值特点选定二维灰度约束值并获得灰度约束二维直方图,而后再使用灰度约束二维直方图选取分割阈值。实验结果表明,本文方法能够更为有效的抵抗图像中的噪声,可以获得更好的图像分割结果。     

基于阈值的图像风格元素人工智能识别方法

受到图像破损区域的影响,对风格元素的识别效率和提取精度较低,由此,提出了基于阈值的图像风格元素智能识别方法.去噪原始图像,获得较优的风格元素表象,利用灰度直方图对图像阈值分割,用统一的灰度来划分成便于计算的二值图像;利用闭运算法模糊消除区域破损地方,获得完整清晰图像,以灰度图像形成的谷形区域实现图像风格元素提取.仿真实验结果表明,本方法在提取精度、误差率和时间效率方面均较优,能够为实际应用提供理论指导.     

基于γ射线图像的铸件型腔内部气泡缺陷检测

利用γ射线获取铸件内部气泡缺陷,结合图像处理缺陷检测技术提取获取的工件气泡缺陷。首先将图像进行灰度转换,得到单通道灰度图像,有利于图像二值化处理。由于二值化图像还有一些噪声点,简单的模糊处理并不能产生很好的效果,因此对图像进行开运算。将图像腐蚀后再进行膨胀,可基本解决图像噪声问题,然后对得到的图像进行轮廓提取和筛选,最终提取出轮廓缺陷。经测试发现,该算法对工件缺陷提取具有很好的效果,能够准确检测出型腔类铸件内部气泡缺陷。     

一种基于Mean-shift算法的稳健的图像分割

提出一种基于Mean-shift的灰度图像分割算法.首先提取图像的灰度值、梯度、邻域特性作为Mean-shift的特征向量,然后用Mean-shift算法收敛于概率密度最大点的特点,找到图像的聚类中心,从而实现了分割图像,增加了梯度和邻域特性的Mean-shift算法分割图像更精确的效果.     

图像分割技术在昆虫识别中的应用

以浙江省66种重大检疫性害虫为研究对象,采用Otsu算法实现昆虫图像的分割,取得了较好的效果.首先对昆虫图像进行灰度化处理,加快分割速度,再对灰度图像进行中值滤波,去除大部分噪声,最后,用Otsu算法对灰度化和中值滤波后的昆虫图像进行分割.针对存在的不足,运用数学形态学方法进行修正.首先利用数学形态学中的膨胀和腐蚀运算对昆虫图像进行增强,然后运用Otsu算法对图像进行分割.实验结果表明,将Otsu算法与数学形态学方法结合起来能够有效地提取昆虫图像.     

基于STM32的高压放电图像识别系统开发与教学实践

结合高电压技术与图像识别技术,开发了基于STM32F104微控制器的高压放电图像识别系统,该系统能够对高压放电区域内的图像进行图像获取和传输,并在微控制器内对图像进行预处理、灰度化和特征提取.通过比较高压放电前后图像中灰度化放电像素的点数差异,能够较为准确、快速地识别球板电极间隙内的放电状态,识别准确率达92％以上.此...     

基于HPF融合与数学形态学的ETM+遥感影像道路提取

道路作为构成城市格局的骨架,是城市发展过程中更新最快的要素之一,因此,基于数学形态学的ETM+遥感影像的道路信息提取具有重要的现实意义.以合肥市某一地区的ETM+影像为例,提出一种基于HPF融合与数学形态学的方法.首先对原始影像进行预处理,对原始影像的多波段与全色波段影像进行HPF融合,预处理结果得到的RGB图像转换为灰度图像,再转换为二值化图像,然后根据道路的线性特征,运用数学形态学对图像进行去噪(独立斑块及粘连斑块两部分)、膨胀腐蚀、开运算、细化等运算处理,应用此方法能够较完整的得到道路提取的结果,并对该方法进行了验证.实验结果证明:该方法可以较准确、完整地从分辨率遥感影像中提取主干道路网络,剔除非道路地物的影响,具有简单、实用性特点.     

基于Python语言的模式识别应用

以模式识别中英文文字识别和人脸检测为例,利用PIL库、pytesser库和OpenCV库实现了图像灰度转换、降噪处理、文字识别和目标检测。应用表明,Python处理实验数据的方法简便灵活,表征数据图形直观明了,适合在数字图像处理课程的模式识别章节中应用。