手势识别图像匹配技术的应用与研究

手势识别的前提条件是场景中手势的正确定位,通过皮肤颜色这一特点可以实现手势的定位。运用和比较了基于YCbCr色彩模型和BP神经网络两种肤色检测的方法。然后,通过帧间差分动态检测的方法,检测出静态的有用手势,将运动的手势判定为无用手势。最后,通过模板匹配找出被识别图像匹配度最大的模板,并认定它的手势为被识别图像的手势。在模板匹配中,为了消除手势的抖动,减小抖动对识别的影响,引入了自适应,从而使匹配更加精确。     

基于深度学习的遥感图像语义分割技术研究与应用

本研究聚焦于改进的DeepLab v3+网络在遥感图像语义分割中的应用，旨在提高遥感图像的语义分割精度。引入了多尺度融合策略以优化分割性能，并通过改进的网络结构和深度可分离卷积来提高特征提取能力。实验结果表明，这一改进方法在Vaihingen和Potsdam数据集上都显著提高了分割准确度。我们的研究有望对地图制图、环境监测等领域产生积极影响。     

基于图像块复杂度和分段距离函数的人眼定位算法研究

针对有复杂背景的人脸中眼睛定位问题,本文采用肤色分割原理分离出背景信息,在人眼检测过程中采用寻找最大图像块复杂度的小块的方法,在人眼定位过程中采用计算分段距离函数的方法。本文精选了200张单人照片进行仿真实验,实验结果表明,上述解决方案可以从有干扰背景,人头侧向一方,甚至戴眼镜和帽子等饰物的图像中快速精确地识别出人脸和人眼。     

基于肤色和模板匹配模型的人脸识别新方法研究

本文提出一个在彩色图像中使用可适应阈值和模板匹配来检测人脸的一个新技术,这种技术的目的是为了把皮肤区域从非皮肤区域中分割出来。实验结果验证了此方法能够成功的检测出取自几个不同人脸图库的一系列有不同肤色、姿势、大小、方向及表情的人脸图像的人脸。     

医学图像分割方法研究

图像分割是图像处理和分析领域的经典难题,医学图像分割是图像分割中一个重要方面和应用领域,同时也是病变区域提取、临床实验、特定组织测量以及实现三维重建的基础。在临床应用和医学研究中具有重要的研究意义。本文主要对几类图像分割方法进行了分析、研究和实验,总结出各个方法的优缺点,从而可以达到更好的分割医学图像的目的。     

敏感图像识别算法研究

为了控制色情图像在网络上传播,文章提出了一种敏感图像识别算法,该算法结合人体肤色模型、人脸识别及图像肤色区域面积所占比例等技术,实现了对色情图像的识别过滤。实验结果表明,该方法误判率较低,具有良好的实用性。     

计算机实现彩色图像的自动分割

图像分割是图像分析和模式识别的第一步，它是图像分析和模式识别重要和基本的一个组成部分，是图像处理中难度最大的部分之一，决定了最终分析结果的质量。但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。     

图像纹理分割综述

图像分割既是图像处理中的一项关键技术，也是一项经典难题，文章系统地归纳了图像纹理分割的研究方法以及实际应用，提出了一些发展思路和要点。     

基于遗传算法的Otsu法在图像分割中的应用

图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，也是一种基本的计算机视觉技术，最大类间方差法是一种较好的阚值分割方法。文章将改进的遗传算法分别结合一维和二维最大类间方差法对图像进行分割，提高了寻找阈值的速度。     

在C＋＋ Builder编程环境下实现基于翩值法的图像分割技术

闽值分割法是一种基于区域的图像分割技术,它具有实现容易、计算量小、性能稳定等优点,因此这种方法成为图像分割领域中应用最普遍的方法。现主要研究基于阈值法的图像分割技术,即讨论关于图像的阈值分割算法的实现,设计基于二值化处理和基于最大类间方差法的自适应闽值分割算法及实现的相关技术。     

一种用于视频图像的预处理与分割算法

在人群进行分析时经常出现多目标粘连现象,这种粘连的人群通常会严重影响后续的统计分析,本文针对这种现象提出了一种对预处理后图像中粘连目标的分割算法。采用自适应二值化的方法把帧差后的灰度图像转为二值图像,通过削弱噪声和孔洞填充,将目标团块提取出来。采用基于分水岭思想的投影分割方法,将粘连目标成功分割为多个单一目标,最后针对一些影响分割的异常情况提出一种修正算法,提高了算法的准确率。实验结果表明,本文所提出的预处理与分割方法具有一定的适用性,取得了较好的分割效果,为后续的识别工作奠定了基础。     

路面裂缝图像检测技术的研究

本文根据路面裂缝图像的特点，首先运用多结构中值滤波的方法对路面裂缝图像实行降噪，以达到增强的目的，然后再利用迭代阈值分割的方法对图像进行了有效分割，使得裂缝目标突出，利于后续的裂缝特征的测量，最后再用像素统计的方法对裂缝图像裂缝的长度及宽度进行了计算。实验结果表明，该方法不仅简单有效，裂缝检测速度快，处理结果也比较准确，对类似的图像处理项目具有非常好的借鉴意义。     

一种基于边缘增强的高效图论图像分割算法

EGBIS算法能够对目标图像进行快速的分割，但EGBIS算法在某些情况下，依旧存在高变化区域过分割和低变化区域欠分割的问题。为了在分割时更好保持视觉重要区域的完整，本文提出利用增强目标图像区域边缘的方式对EGBIS算法加以辅助，结合梯度信息和非极大值抑制来获取较为精准的区域边缘位置，并有选择的对显著边缘加以增强，对增强后的图像利用EGBIS算法进行分割。本文算法可以很好的提升分割结果的全局特性，在解决高变化区域过分割问题的同时，很好保持各视觉重要区域间的边界。本文所提出的边缘增强辅助，不会引入过多的运算，保持了原EGBIS算法高效的特性。     

超像素在机场跑道图像分割中的应用研究

机场跑道分割在SAR图像处理研究中有着重要意义。本文通过减少参与迭代的初始点数量为切入点来对均值漂移过程进行加速,将原始图像分割成若干同质性良好的超像素,再建立适当的数学模型,实现对机场目标的分割。实验表明,该方法在提高分割速度的同时,有效提高了分割结果的精确性和完整性。     

基于双边滤波的主动轮廓模型细胞图像分割方法研究

区域主动轮廓模型采用先验知识指导建立分割模型,并在分割的过程中采用水平集演化的方式使得零水平集自动收敛于目标物体的边界。在采用该模型进行分割之前,通常都采用高斯滤波器对图像进行滤波,但是高斯滤波器在对物体进行平滑操作的同时,也会造成物体边界的弱化,从而影响分割效果。本文将双边滤波和区域主动轮廓模型结合起来,充分利用双边滤波在平滑目标内部的同时不弱化边界的特点,在利用区域主动轮廓模型进行分割之前使用双边滤波对图像进行处理,实验结果显示使用本方法进行分割得到的结果准确性得到了提高。     

数学形态学方法在舌象分割中的应用

文章针对在舌图像预处理中阈值分离方法解决舌体分割问题的不足,提出了利用数学形态学法来进行二次处理的新方法,详细阐述了阈值分离方法分割舌体的过程,用数学形态学方法二次处理的原理、实现和实验结果。我们将数学形态学方法应用于舌图像中舌体分割,克服了阈值分离方法的缺陷,取了满意的效果。     

小波变换在车牌定位中的应用

为了解决含噪车牌图像的定位问题,本文研究了Mallat算法及其在小波系数多尺度分解中的应用,然后在此基础上针对汽车车牌与复杂背景的分割问题,提出了一种基于小波分析的边缘检测和图像分割方法。     

基于小波变换和数学形态学的图像分割算法研究

针对传统的分水岭变换对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割的现象，为了除去红外线图像混合的噪声，本文用小波变换法，接着再利用形态学中的开闭重建运算，来删除梯度图像中因为噪声引起与灰度非规则扰动的局部的极值；接着采用基于前景与背景的分水岭分割算法来进行分割。用MATLAB仿真，结果说明此算法能很好的实现分割的效果，后续更复杂的合并处理并不需要进行，就可以得到更好的分割效果。     

身份证图像识别系统中文字分割的研究

文章探讨了利用数字图像处理技术对身份证中图像进行二值化的方法。该方法通过对身份证图像特征的研究，重点研究如何根据实际情况选取适当的阀值对图像进行二值化，以达到文字信息分割的要求。     

不规则概率结构贝叶斯网络在图像分割中的应用

无监督图像分割算法,主要依赖先验平滑概率在图像分割结果中执行局部同质化过程。现已存在两种类型概率结构,具体包括具有"块效应"的固定概率结构和具有适应自然对象结构且灵活性强的概率结构。文章提出基于概率的无监督图像分割框架,其又称为不规则概率结构的贝叶斯网络,提出的方法无需在每次迭代过程中自我调整相关结构,从而大大减少计算所需时间,在获得高效精确推理算法的基础上和产品使用因素图的框架。