HOG算法在机器人3D视觉技术中的应用

HOG算法在行人检测和手势识别中有很好的试验效果,是一种优秀的特征描述符。通过对HOG算法做适当变形处理,使其应用于Kinect的RGB和深度图像,以此描述目标物体的3D特征信息,通过libSVM分类器训练模板,并进行物体的分类和识别。试验结果表明:利用RGB和深度信息的HOG识别系统比只利用二维信息的识别系统有着更高的识别准确率。     

基于邻差和的农产品X射线图像分割算法

针对图像阈值分割中二维灰度直方图和模态法的不足,提出了一种基于邻域差值之和与直方图凹面相结合的图像分割算法,并将此方法与二维直方图方法在板栗、苹果和猕猴桃的X射线图像分割中的效果进行了对比试验.试验结果表明,本方法的图像分割误差小于2.1％,最大分割误差仅是二维直方图简便算法分割误差的23.7％,能够更精确地提取果品的图像.     

基于对比度受限直方图均衡化的水下海参图像增强方法

针对水下图像受到水下复杂光照的影响导致图像对比度差的现象,采用对比度受限自适应直方图均衡化方法(contrast-limited adaptive histogram equalization,CLAHE)对水下海参图像进行增强处理,算法首先将原始图像分割成若干个子区域并且大小相同,再选取特定值对每个子区域的直方图进行截取,并将截取下的像素均匀分配到每个灰度级,最终得到限定对比度直方图。并通过研究算法中的相关参数,得到适用于水下海参图像增强的参数值,取得了更好的增强效果。通过评价函数均方差(mean squared error,MSE),峰值信噪比(peak signal to noise rate,PSNR)和信息熵(information entropy)对比CLAHE方法和其他一些方法,结果显示CLAHE算法在水下海参图像提高质量和保持图像细节方面表现出更好的性能,为以后水下机器人的识别定位提供了方便。     

基于稀疏表示和HOG特征的掌纹识别方法

针对掌纹识别过程中,采集图象易受到外界光照等物理因素的影响,传统重构方法中稀疏表示算法计算复杂度高等缺陷,提出基于稀疏表示(SR)和梯度方向直方图(HOG)特征的掌纹识别方法,将分类正交匹配追踪算法(COMP)稀疏表示方法与HOG特征相融合,以降低复杂度。该算法首先利用HOG算法提取掌纹训练与测试样本图像的特征矩阵,将训练样本图像的HOG特征矩阵作为稀疏表示的过完备字典;然后运用COMP算法求解掌纹图像在过完备字典上的稀疏表示,将所得的最佳稀疏表示系数对测试图像进行重构;最后通过计算测试样本图像HOG特征矩阵与得到的每类重构图像最小残差的数值确定图像的类别。实验结果表明,该方法有效地降低了计算的复杂度,具有良好的掌纹识别性能。     

遥感影像镶嵌中拼接缝消除方法研究

在遥感数字影像镶嵌中,拼接缝的消除是主要问题之一.针对现有拼接缝消除方法中的不足,提出了直方图迭代匹配结合羽化处理的消除方法.以重庆市涪陵区航空影像为例,将该方法与羽化处理和基于直方图匹配的拼接缝消除方法进行了比较.结果表明,直方图迭代匹配结合羽化处理不仅具有较好的拼接缝消除效果,还提高了影像的影像标准差,增强了影像的反差,有效地改善了影像质量,有利于下一步的利用和研究.     

基于CSLE模型的巴基斯坦土壤侵蚀评价

通过制作土壤侵蚀图,分析土壤侵蚀主控因子,为巴基斯坦水土流失与保护提供合理的科学依据及治理参考.以土壤侵蚀抽样调查单元数据和土壤侵蚀因子数据为数据源,基于CSLE模型分别以空间插值法和地图代数法定量计算巴基斯坦水蚀区土壤侵蚀图,以空间插值结果为参照对地图代数计算结果做直方图匹配得到巴基斯坦水蚀速率图;采用水利部SL 1...     

柑橘叶面病害监测颜色空间改进算法研究

柑橘叶面病害是影响柑橘产量和质量的重要因素,如何对柑橘叶面进行病害识别是后期病害检测的一个关键步骤。为了提高柑橘在各种病害环境下病斑图像识别的准确率,提出了一种针对柑橘病害监测的HSV颜色直方图空间的图像检索改进算法。此算法用颜色空间来展现柑橘病害所导致的颜色变动,根据柑橘叶面病变产生的异常颜色信息,结合传统直方图图像检索方法,对柑橘叶面图像颜色进行非均匀量化处理,且将非均匀化量化处理后的归一化颜色矩阵作为因子来进行图像检索。使用者可以经过使用这种形式来检测柑橘叶面图像,及早发现病害。与传统的方案相比,此算法在柑橘叶面病害监测方面的检索查准率和查全率均有显著提高,从而验证了本文算法的有效性。     

三次样条在图像多阈值分割中的应用

阈值选择是图像分割的基础,提出了基于三次样条函数的多阈值选取算法,能够应用于图像的多阈值分割。首先对图像的直方图进行三次样条函数拟合,再求出三次样条函数的多个极小值,即图像的阈值。实验结果显示,使用提出提出的方法能较准确地识别出直方图的多个波谷,从而实现对图像的多阈值分割。     

基于Mean-shift的棉花异性纤维图像分割

提出了一种基于均值平移(Mean - shift)算法和膨胀、滤波算法相结合的棉花异性纤维图像分割方法.选择具有代表意义的头发、麻绳和塑料布的灰度图像进行处理,首先对棉花异性纤维图像采用Mean - shift算法进行图像分割,然后对分割后的图像元素进行膨胀处理和滤波处理,实现棉花异性纤维图像的精确分割.实验结果表明,本文采用的图像分割方法具有较强的抗噪声能力,达到了比较满意的分割效果.     

基于直方图均衡的眼底图像增强及其MATLAB仿真

为了从眼底图像中获得较多的诊断信息,有必要对眼底图像进行增强处理.采用了直方图均衡法对眼底图像进行增强处理,并用MATLAB软件进行仿真实验.通过处理前后图像的对比,可以看出处理后的眼底图像的轮廓及细节清晰度明显提高.说明直方图均衡法对增强眼底图像有较好的效果.