SAR图像舰船目标长宽特征提取技术

SAR图像特征提取是目标识别中的关键步骤,直接影响目标识别的结果。长度类特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,本文提出一种新的方法。首先通过水平集分割获得目标轮廓,其次采用区域消除方法滤除杂波,获得预处理后的目标图像;其次通过最小外接矩形拟合目标,获取舰船目标切片的长轴、旋转的角度;再次采用最小二乘法椭圆拟合获取舰船目标短轴;最后得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,本文方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

一种基于小波分析的船舶振动故障检测方法

迅速兴起的小波分析方法，对时变信号处理具有独特的优点，能同时在时频双域中对信号进行分析。通过对船舶辐射噪声特性的分析，论述了针对振动信号如何选择小波基和如何利用阈值的选取规则。通过与正常信号在仿真过程中的分析对比，直观地得到电路中改变参数所带来的软故障信号的突变特征，成功提取出电路中输出信号的软故障特征，为进一步诊断故障提供了便利。     

用于模型调整的脸部特征自动提取算法

脸部特征提取是人脸模型调整的关键步骤.本文提出了一种改进的利用变形模板提取脸部二维特征的算法.首先采用区域增长法和积分投影确定脸部位置;其后在分割的脸部区域,利用由人脸先验知识设计的模板进行模板匹配,确定各特征的边框;最后在特征边框内,采用一种新的匹配算法,利用变形模板提取眼睛和嘴部的特征点.由于变形模板的初始位置较准确,匹配搜索区间较小,故算法鲁棒性、准确性好,速度较快.本算法还考虑了脸部初始姿态.实验表明,对于简单背景的肩头象,该算法可取得较好的效果.     

用小波变换提取车型特征实现车型分类

车辆通过环形线圈检测器时 ,车体物质与环形线圈相互作用改变了线圈的谐振频率 ,从而形成频率变化曲线。作者采用小波变换方法从频率变化曲线提取车型特征可以实现对车辆的自动分类。分类效果比较理想     

基于结构化Fisherface的人脸识别新方法

特征提取是人脸识别中一个关键步骤。传统的Fisherface人脸识别方法中用样本的类均值和总体均值定义相应的散布矩阵，丢失了样本个体之间的结构信息，本文提出了一种基于原始样本个体结构信息的结构化Fisherface人脸识别方法，最后得到的特征数据中保留了原始样本更多的分布信息。在ORL人脸数据库的实验结果验证了该方法的有效性。     

车牌字符自动识别技术分析

本文阐述了从复杂背景中分离出车牌照图像,经过图像预处理及有效的车牌照区域定位算法进行车牌分割,通过最新的数字图像处理和识别技术对车牌字符分割与识别,分析了实现车牌自动识别的多种方法。     

小波分析在机车振动信号分析中的应用

通常从机车上采集的振动信号混有大量的噪声,现利用小波变换进行降噪,仿真结果表明小波变换能够有效地去除信号中的噪声,特别适应于信号中混有白噪声。提出利用小波包技术构造机车振动信息的特征向量,对检测机车的走行品质有一定的应用价值和现实意义。     

模糊识别技术在辽宁公路收费车型分类中的研究及应用

结合多年收费管理工作的实际，通过引入模糊识别技术，探讨一种切实可行、经济实惠的车型自动识别方法，通过实际测试结果表明该方法具有很高的推广价值。     

SAR图像舰船目标长宽特征提取技术

SAR图像特征提取是目标识别中的关键步骤,直接影响目标识别的结果。长度类特征因其简单直观、效率高、易于提取等优势,常被作为船只类型的初始判定,针对 SAR图像舰船目标长宽特征提取问题,本文提出一种新的方法。首先通过水平集分割获得目标轮廓,其次采用区域消除方法滤除杂波,获得预处理后的目标图像;其次通过最小外接矩形拟合目标,获取舰船目标切片的长轴、旋转的角度;再次采用最小二乘法椭圆拟合获取舰船目标短轴;最后得到舰船目标的长宽特征。通过实测SAR图像处理结果表明,本文方法能够在背景杂波干扰下,抑制相干斑噪声的影响,提高了长宽提取的精度,是一种有效的舰船目标长宽特征提取方法。     

基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法研究

研究了基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法,利用小波变换对典型声发射源的波形信号进行了分析,获取其频域特征.采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况,以区别各种不同的声发射源.利用该方法对港口链斗卸船机现场测试获取的裂纹声发射信号进行了小波分析和特征提取,结果表明,该方法能合理地描述缺陷的声发射特征.