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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
针对当前公安机关在掌纹识别应用中存在的掌纹库容量大和现场掌纹质量差等问题,首先对掌纹特征点匹配算法的计算复杂度进行分析,根据分析结果提出特征点的三级比对算法;然后详细介绍三级比对算法的工作流程;对算法进行GPU并行化改造;最后给出测试结果.首次将GPU计算技术应用于掌纹识别之中.文中掌纹特征比对方法相比现有同类掌纹识别速度提高3倍左右,经过GPU加速后可进一步提升比对速度15倍以上.  相似文献   

2.
采用分层规划的思想,给出一种基于栅格地图的最优路径规划算法. 分层路径规划算法的第1层为拓扑层规划,采用Voronoi图起泡生成算法描述全局可行域的拓扑关系; 第2层采用广义水平集算法,解决拓扑层的最优路径搜索问题; 第3层为栅格层的路径再规划. 在栅格层借鉴窄带水平集的思想,通过拓宽拓扑路径,得到一个机器人安全通行的窄带区域,并在此区域实行局部快速匹配算法,改善了拓扑路径,提高了算法的效率,并提高规划的实时性.  相似文献   

3.
掌纹特征的提取是掌纹识别中最关键的一个环节,特征提取算法的好坏很大程度上决定了系统的识别率和效率的高低.结合近年来发表的文献,按照分析和描述的方式对掌纹的特征提取方法进行了分类,并对主要特征提取算法进行了分析和特性比较,最后总结了掌纹多特征融合方法是未来掌纹特征提取方法进一步的研究方向.  相似文献   

4.
针对公安机关特别是刑侦领域的掌纹自动识别技术需求,讨论基于高分辨率的掌纹细节特征点识别方法必要性.将细节特征点匹配方法作为重点,以Cafis指掌纹系统为例,分析掌纹细节特征点匹配算法的瓶颈,并与传统硬件并行和最新的GPU并行等提高掌纹比对速度的技术方法进行对比.  相似文献   

5.
分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点. 利用舰船目标的灰度相关性和形状特性与背景杂波的差异,提出了一种基于独立联合K-分布CFAR的舰船检测算法. 算法建立了海杂波的二维独立联合K-分布概率模型,通过给定的虚警率得到检测阈值以对图像进行检测. 该算法能够极大地抑制斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的影响,有效地降低了虚警数,检测效果得到了明显改善.  相似文献   

6.
基于非负稀疏编码和RBPNN的掌纹图像识别方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
主要探讨了一种新颖的基于非负稀疏编码(NNSC)和径向基概率神经网络(RBPNN)模型的掌纹图像识别方法。使用NNSC算法可以成功地提取掌纹图像的特征,利用RBPNN模型可以有效、快速地实现掌纹图像的分类。与RBFNN和BPNN模型相比,实验结果表明RBPNN模型具有更高的识别率和更好的分类能力。  相似文献   

7.
提出了一种基于局部K-分布的新的SAR图像舰船检测算法.取目标窗口和背景窗口,通过把泄露到背景窗口中的舰船部分去除,对背景窗口中的剩余部分统计均值和方差,最终得到杂波分布概率模型进行恒虚警检测.相对于K-分布CFAR检测算法和基于局部窗口的K-分布CFAR检测算法,该算法能够适应杂波的局部变化, 对距离很近的舰船不会产生漏检.仿真结果表明了方法的有效性.  相似文献   

8.
提出了一种基于经验模式分解去斑和顶帽变换背景不均匀的预处理方法. 经验模式分解去斑算法先对图像每一列进行经验模式分解得到IMF函数,然后将原信号与第一、二模态相减得到初步处理图像,再对该图像每一行重复该操作从而得到去斑图像,该算法有效地去除斑点噪声;顶帽变换则有效地补偿了海浪带来的局部不均匀的背景亮度,提高了图像的信杂比,有利于目标的检测. 仿真结果证明了算法的有效性.  相似文献   

9.
针对摄像机运动下的目标跟踪问题,提出了一种适用于动态背景下的改进的Camshift算法.该算法用基于背景运动参数估计的二次差分法进行目标提取,跟踪过程则融合精简的主色调直方图和对遮挡与背景目标颜色相近情况具有鲁棒性的边缘方向直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置.在动态背景下,该算法显著地提高了跟踪的准确性和鲁棒性.  相似文献   

10.
针对单源单中继多用户多输入多输出下行系统,提出一种基于规则块对角化的收发处理设计.考虑源端无法获得第二跳的信道信息和用户无法获得第一跳的信道信息的场景,对源-中继链路和中继-用户链路进行独立的收发处理设计.在中继处采用传统的规则块对角化方法抑制用户间干扰和噪声,并基于最小均方误差准则联合接收矩阵设计改进的迭代优化算法.仿真结果表明,该算法收敛较快,且很好地降低了低信噪比区域的误码率.  相似文献   

11.
基于MRF高斯混合模型的海浪纹理背景目标区域分割   总被引:1,自引:0,他引:1  
为进行海洋图像处理,根据海面背景的特点,提出1种基于马尔科夫随机场(Makov Random Field,MRF)高斯混合模型的海浪纹理背景目标区域分割方法.通过对海平面特征的分析,建立MRF先验模型;运用MRF和Gibbs分布理论,建立海浪纹理的MRF高斯混合模型;用期望极大化方法获取海浪纹理的参数;根据最小后验能量准则实现海浪纹理背景目标区域的分割.与采用经典分割方法进行对比表明,该方法可行.  相似文献   

12.
提出了一种在梯度域中进行无缝图像处理的方法。在一般的整体变分模型中引入待处理区域的梯度场,得到一个扩展的整体变分模型,称为梯度场整体变分(gradient field total variation, GFTV)模型。无缝处理通过最小化模型函数来实现。基于GFTV模型的方法可应用于以下无缝图像处理:在图像中无缝地插入新的目标;无缝地修改图像中的某个区域的纹理、光照等外观;图像的无缝拼接等。  相似文献   

13.
将Gabor滤波器和各向异性扩散方程相结合,提出了一种基于活动围道的无监督纹理图像分割算法.采用基于总变分流的扩散函数,各向异性扩散方程可以有效地在保留纹理图像大尺度边界信息的同时,对图像纹理区域进行平滑,获得比原始图像更易分割的简化图像.但是平滑过程中纹理信息的丧失,限制了该方法的通用性和有效性.为了在利用各向异性扩散方法的同时,有效地提取和利用纹理信息,我们利用Gabor滤波器提取一组表征纹理方向性和尺度性的特征图像;同时将原始图像作为表征纹理灰度信息的一个特征通道考虑;再利用矢量形式的各向异性扩散方程,对特征图像进行边界保持的各向异性平滑.将基于区域灰度统计参数估计的活动围道分割方法扩展到矢量空间,来对平滑后的纹理特征量进行分割.实验证明,利用该纹理分割算法可以获得较好的效果.  相似文献   

14.
针对图像识别的不确定问题,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的信息融合图像识别算法.用灰度-相位共生矩阵和灰度-梯度共生矩阵提取图像的纹理特征参数,对纹理特征参数进行转化得到待识别图像在其他类图像上的信度函数分配;利用D-S联合规则得到融合后的信度函数分配,从而准确识别图像;通过单一矩阵图像识别结果与融合识别结果比较,说明D-S数据融合在识别图像方面的优越性.  相似文献   

15.
基于可见光视频图像处理的水上弱小目标检测方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对基于可见光视频图像处理的水上弱小目标检测中存在的问题,综述目前该领域的国内外研究进展,从动态背景建模、前景目标检测和跟踪等方面分析各种方法、算法的优势和不足,指出目前需要解决的问题,并展望该领域的研究前景.  相似文献   

16.
针对纹理图像压缩提出了一种改进的SPIHT算法. 算法对一阶小波变换产生的LL、HL、LH、HH 4个子带系数分别进行小波再分解,之后对上述4个子带利用SPIHT算法进行联合编码;子带之间的量化比特分配嵌入在编码过程之中,因此可实现4个子带编码比特的自动精确分配. 编码过程充分利用了小波系数的高频分量信息,可有效保持图像中的纹理细节. 最后通过对纹理图像的压缩实验,证实了改进算法的有效性.  相似文献   

17.
为了增强图像边缘和纹理以及去除图像噪声,讨论分数阶微积分算子频域特性,提出新型的分数阶微积分算子模板和算法。考虑边缘和纹理具有方向性、空间邻域内像素的关联性以及相邻像素灰度值的相近性,利用3×3模板,在分数阶微分增强时,取中心点4个方向最大值为增强值;在分数阶积分去噪时,将图像分别在8个方向卷积,按照在8个方向卷积结果总和中所占的比例大小进行线性加权,从而得到去噪后的图像。实验结果表明,提出的分数阶微积分算子能明显地增强图像的边缘和纹理信息以及去除图像噪声,并且视觉效果明显。  相似文献   

18.
为了保持多极化SAR图像的极化特性,协方差矩阵中的每一个元素都必须在相同的局部同质区内进行独立的滤波处理。大多数滤波方法都采用了固定大小的滑动窗技术,导致其同质区域的大小不能自适应于局部纹理的变化,因此,很难解决保留结构特征和平滑斑点噪声这对矛盾。要解决该问题,可采用大小可变的滑动窗来搜索局部的最大同质区,最大同质区的大小能自适应局部纹理的变化。实验结果表明,该方法能有效地保持图像的空间结构特征和极化特性,同时也能获得较好的斑点噪声抑制效果。  相似文献   

19.
基于数字图像处理技术实现一维条形码的快速定位。对输入的灰度图进行边缘检测和二值化等图像处理,通过数学形态学处理得到条形码候选区域,并利用梯度特征提取候选区域的边缘线;最后利用条形码条空的平行性对边缘线区域进行筛选,定位条形码区域。本文算法在WWU Muenster和ArTe-Lab条码图片数据集上进行测试,实验表明,本算法比现有的算法更快,因此,更适合部署在实时应用上。  相似文献   

20.
奇异值分解是一种特殊的矩阵变换,并具有良好的性质。本文充分利用奇异值分解的特性,提出了一种新的基于块奇异值分解的量化水印算法和一种新的基于块奇异值分解的扩频水印算法。这两个算法都是通过对各个数据块的最大奇异值进行修改来嵌入水印,都可以根据待嵌入的水印信息量来调整分块的大小,算法的复杂度较低。其中的量化水印算法是含边信息的嵌入方法,可以实现盲检测。实验结果证明,基于块奇异值分解的水印算法对常规的图像处理攻击具有很好的鲁棒性,尤其是其中的量化水印算法。  相似文献   

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