基于引导滤波和积分投影算法的轨道扣件定位

精确定位是实现轨道扣件缺陷计算机自动检测的基础,为此提出了一种改进引导滤波去噪和灰度积分投影结合模板匹配算法的轨道扣件定位方法.首先,通过具有良好边缘保持能力的改进引导滤波算法对轨道扣件图像进行去噪;其次,利用改进Canny算法在Opencv平台对扣件图像进行边缘检测,实现轨道扣件图像边缘检测的自适应性;再次,采用灰度积分投影算法结合先验知识粗定位扣件区域;最后,通过模板匹配算法精确定位轨道扣件.仿真实验表明:所采用的算法具有较好的定位能力,可以准确地定位轨道扣件区域,为进一步的扣件识别提供了可靠的基础.     

基于最小二乘影像匹配的畸变图像矫正算法研究

针对高精度的畸变图像，提出了一种基于最小二乘影像匹配的高精度畸变图像矫正算法，算法首先利用特征提取与边缘检测产像进行预处理，并且将特征匹配与最小二乘算法相结合，从而实现了图像与模板之间精确的子像素定位与匹配，实验表明，该算法较好的解决了目前高精度畸变图像矫正算法中普遍存在的定位和匹配精度较差的缺陷，图像矫正效果良好，是一种有效的畸变图像矫正算法。     

一种交互式脸部网格模型调整算法

脸部网格模型的建立是基于人脸合成技术中的关键步骤。提出一个半交互式正面人脸模型调整算法。首先利用区域增长法和模板匹配自动确定图像中人脸及各特征区域的大致位置，然后交互地提取人脸特征点的准确二维位置，最后自动确定脸部姿态和调整模型非特征点，即获得输入人脸模型。该算法简便实用，费时较少，具有实用价值。     

正颌外科计算机辅助诊断系统

介绍了一个用于正颌外科的计算机辅助诊断系统，系统是基于Ｗｉｎｄｏｗｓ９８操作系统，并用ＶｉｓｕａｌＣ＋＋ｖ５．０开发的，主要包含４个部分：图象预处理、图象特征提取、计算特征值以及作初步诊断。利用直方图均衡、中值滤波、多尺度分析和边缘提取等算法对Ｘ光数字图象处理后，得到人脸的轮廓及其特征点。对这些信息运用灰度模板进行搜索和匹配后，就可以进行诊断。     

一种基于特征点的跟踪算法

设计了一种基于特征点的图像跟踪算法．采用卡尔曼滤波器跟踪运动目标，并针对跟踪过程中的旋转及遮挡问题，提出相应策略：根据特征光流计算得到目标的旋转角度，适时地更新特征点的匹配模板，解决了旋转问题；当有局部遮挡发生时，通过模板与图像的匹配相关系数判断出被遮挡的特征点，并把这部分特征点加以滤出，而只有未遮挡特征点的跟踪结果送到卡尔曼滤波器，从而有效解决了局部遮挡问题．试验结果表明，这种跟踪算法具有跟踪精度高、鲁棒性强的特点．     

简化的图像三维重建算法

提出了一种简化的图像三维重建算法，该算法利用灰度信息的相似性测度自动寻找两幅图像对应点，再根据双目成像几何模型计算图像的深度信息．给定了相似性测度，两幅图像的匹配可以描述为一个最小化的问题．在实际应用中利用区域对应、唯一性控制等机制以增强算法的精确度和稳定性．     

一种基于粒子滤波的自适应相关跟踪算法

相关跟踪是最常见的一种目标跟踪方法,但传统相关跟踪采取的“峰值”跟踪方法抛弃了所有小于峰值点相关值的位置点的信息,不够稳健,受遮挡影响大,并且很难求解相关模板的仿射变形参数。提出了一种改进的非线性相关跟踪算法,以改进的灰度模板作为目标表示方式,粒子的权值与相关值成比例,目标状态的后验概率由粒子加权表示。模板更新时根据粒子权值进行自适应调节,对所有粒子所在位置的区域进行加权更新,权值大的粒子具有更高的更新系数,避免了仅利用单一峰值点处的模板进行更新可能造成的误差累计。该算法大大提高了跟踪与模板更新的鲁棒性,同时也是一种在仿射空间进行运动参数搜索的实用方法。     

一种简单高效的二值图像并行细化算法PABIT

提出一种简单易行的二值图像并行细化算法PABIT，该算法通过模板匹配的方式．层层剥离原始图像的边缘像素，使具有像素点宽度为偶数的笔划保留双像素的中心骨架．使像素点宽度为奇数的笔划只保留单像素的中心骨架线，最终在此准骨架的基础上通过进一步处理得到最后的笔划宽度为1的细化图案．由于该算法采用并行处理的模式．使得该算法较通常的串行算法效果更好．经该算法细化后的结果具有保形．连通，无扭曲变形的效果．     

基于颜色和模板匹配的人脸检测

应用颜色信息探测图像的皮肤颜色区域，然后再用模板对该区域用模板匹配法进行模板匹配．这样无须对整幅图像进行搜索，也不需要对所有的窗口尺寸都匹配一次．从而大大提高了检测速度．     

用于人脸识别的图像预处理方法研究与实现

提出了一种人脸图像预处理改进算法:将图片转化为灰度图像后进行去噪滤波,根据灰度投影曲线确定人脸的边界,依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁,根据人脸特征的几何关系确定人脸图像的缩放系数,得到标准化图像.解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题.     

基于多特征融合的疲劳驾驶检测

针对疲劳驾驶检测的特征源单一、辨识率低和实时性差等问题，提出基于多特征融合的疲劳驾驶检测方法。通过SSD目标检测算法进行人脸检测，利用轻量级模型PFLD实现人脸关键点定位。以眼部纵横比、嘴部纵横比和头部姿态为疲劳特征源，提取相关特征，对不同驾驶员疲劳阈值进行标定，基于改进的PERCLOS算法实现疲劳驾驶判定。仿真结果表明：多特征融合疲劳检测系统对自建数据集和YAW数据集的疲劳特征辨识率分别达到了90.5%和94.12%，在实时视频流上的执行效率达到31.59 ms，实现疲劳预警。     

基于数学形态学与动态时间扭曲的电压扰动分类

为提高电压扰动信号分类识别的精度,提出了一种基于数学形态学与动态时间扭曲的新算法．该算法首先通过形态滤波器对信号进行滤波处理,然后利用如变换提取滤波输出的特征,再通过动态时间扭曲分类器与参考模板进行匹配,最后获得有效的分类识别结果．用Matlab进行仿真分析的结果表明,该算法能有效识别各类扰动信号,准确率高,即使在强噪声环境下,识别精度也超过84％．     

超声医学图像的自动分割

阐述了对超声医学图像进行自动分割的一种新方法．其基本思想是首先以Hilbert曲线扫描图像，配合峰谷法对图像进行滤波，采用三次样条插值法对图像进行灰度插值；然后把局部阚值和全局阚值结合起来进行图像分割并标记区域；最后通过特征数据库确定目标区域．实验结果证明，该算法有着较好的适应能力．     

受电弓故障的车载图像识别技术

针对列车在途中因受电弓发生故障而影响运行安全的问题，提出了一种受电弓故障的车载图像识别技术，以实时检测受电弓降弓、变形与毁坏，碳滑板异常磨耗与缺口，弓角变形与缺失故障；基于更快速的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)目标检测框架设计了弓头图像定位目标检测模型，利用残差网络代替原有卷积网络，利用特征金字塔多尺度预测结构构建了候选区域推荐网络，以精准、快速地进行弓头定位和状态检侧；基于掩码区域卷积神经网络(Mask R-CNN)实例分割框架设计了弓头图像分割模型，并针对性地重新设计了检测头的网络结构与特征图尺寸，以适应受电弓的细长弯曲特征，从而准确、快速分割弓头图像；为了在分割后的二值图中更快速地识别与定位故障，根据受电弓结构尺寸和图像分割模型输出的位置坐标，制定了弓角与碳滑板故障的快速模板匹配策略，并在此基础上编制了详细的故障检测算法与程序。研究结果表明：在相应的数据集上，弓头图像定位目标检测模型的平均检测精度为0.944,平均每帧检测时间为0.029 s,弓头图像分割模型的平均分割精度为0.967,平均每帧检测时间为0.031 s,模板匹配的检测精度为0.985,平均每帧检测时...     

基于压缩感知的SIFT图像匹配算法的研究

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法的计算量大、速度慢等缺点,提出了一种融合压缩感知的图像匹配算法。首先对目标图像和待匹配图像进行预处理,利用压缩感知技术进行图像压缩,结合SIFT算法提取图像的特征点,通过自适应阈值序贯相似性检测(SSDA)匹配算法进行图像快速匹配搜索,从而找到最佳匹配位置。     

基于模板匹配方法的不均匀照度车牌图像识别

为了快速准确识别不均匀照度车牌图像,提出一种基于改进的顶帽重构和模板匹配方法车牌识别算法。首先,使用灰度级顶帽重构进行预处理,增强图像的细节信息,减弱环境和光照等条件变化对车牌字符信息的干扰。然后,使用改进的投影分割法对二值车牌图像进行分割,提取字符图像。最后,对不同地点、不同自然条件下采集的图像进行测试,测试结果证明该算法性能优异。在此基础上,设计了一种基于字符图像全局重合度的模板匹配函数,对字符样本图片进行测试,测试结果证明该匹配函数准确可行且性能良好。     

一种改进的SIFT图像立体匹配算法

针对SIFT算法复杂度高、计算时间长、影响立体匹配的实时性等问题,提出了一种改进的立体视觉特征点匹配算法该算法从两个方面对SIFT算法进行改进:首先利用24维特征描述符代替128维特征描述符,以降低计算复杂度;其次在图像对匹配过程中采用改进的BBF搜索算法,通过引入最小优先级队列的限制条件和匹配精度更高的马氏距离判断两幅图像特征点的匹配性.采用经典图像和未知的室外环境下拍摄的图像对本文算法进行实验验证,结果表明,本文提出的算法每100个特征点检测时间为0.01 s,正确匹配率平均为89.65%,相对于原算法,提高了匹配的准确度,并降低了匹配时间.      

智能交通系统中综合地图匹配算法

地图匹配技术是一种纠错软件,利用电子地图和定位信息确定车辆在道路上的准确位置。在引入地图匹配问题的基础上,分析产生地图偏移的原因,提出一种融合直接投影算法、基于拓扑关系的算法、概率统计的综合地图匹配算法。通过实际试验证明该算法精度高、效率高,具有较好的实用价值。     

一种基于数学形态学的灰度图象边缘检测方法

本文用数学形态学的理论，提出了一种新的灰度图像边缘检测算法。并通过选取合适的结构元素，在微机图象处理系统上，用软件的方法加以具体实现。结果表明：这种方法算法简单，运算速度快，效果好。     

数字图像处理在汽车轮胎X射线检测中的应用

将数字图像处理与检测的相关理论应用于检测轮胎子午线图像中质量问题的研究，在对轮胎子午线图像与模板图像匹配时，对匹配算法进行了深入的研究，提出一种“先全局扫描．后小范围区域扫描”的搜索策略。