Advertisement

基于小波多尺度与熵的图像字符特征提取方法改进研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种结合小波变换多尺度特性和信息熵的新型图像字符特征提取方法，旨在提高复杂背景下的字符识别精度和鲁棒性。 本段落提出了一种基于小波变换与熵的图像字符特征提取方法。该方法通过小波变换对图像进行多尺度分解，并利用Marr零交叉边缘检测算子来识别边缘；同时，采用判别熵最小化的方法从每一尺度中抽取边界特征。结合了小波技术“数字显微镜”的优点以及熵能够准确描述类别重叠情况和直接反映错误率的特点，该方法在提取的特征向量稳定性、分类精度及算法效率方面表现出色，并且具有与人类视觉系统相似的特性。 在线签名验证涉及通过计算机采集并识别个人的手写签名，以实现无纸化办公。其中的关键步骤是从获取到的视频图像中抽取有效的字符特征。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于小波多尺度与熵的图像字符特征提取方法改进研究
    优质
    本研究提出了一种结合小波变换多尺度特性和信息熵的新型图像字符特征提取方法，旨在提高复杂背景下的字符识别精度和鲁棒性。 本段落提出了一种基于小波变换与熵的图像字符特征提取方法。该方法通过小波变换对图像进行多尺度分解，并利用Marr零交叉边缘检测算子来识别边缘；同时，采用判别熵最小化的方法从每一尺度中抽取边界特征。结合了小波技术“数字显微镜”的优点以及熵能够准确描述类别重叠情况和直接反映错误率的特点，该方法在提取的特征向量稳定性、分类精度及算法效率方面表现出色，并且具有与人类视觉系统相似的特性。 在线签名验证涉及通过计算机采集并识别个人的手写签名，以实现无纸化办公。其中的关键步骤是从获取到的视频图像中抽取有效的字符特征。
     
  • 基于SIFT的尺度不变特征图像提取方法
    优质
    该文介绍了基于SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法的尺度不变特征图像提取技术，用于识别和匹配不同条件下同一物体。 Sift（尺度不变特征变换）用于图像特征提取的过程包括以下步骤：第一步是构建金字塔模型，在这个过程中，不同层使用不同的高斯核函数进行滤波模糊化处理，并且每组使用的sigma值相同；第二步是采用高斯差分模型，即两个高斯模型的差异计算；第三步是确定关键节点的位置；第四步是对这些关键点进行定位并提取其相位信息；最后一步是生成每个关键点的特征。
     
  • 图像中线特征的提取与匹配方法研究
    优质
    本研究专注于探索图像中的关键线条特性，开发创新算法以实现高效、准确的特征提取及匹配技术，为计算机视觉领域提供强大支持。 提取RGB图像上的线特征，并根据这些线特征之间的相似性来匹配两幅图中的对应线条。
     
  • 基于复合多尺度加权排列熵的信号特征提取算法(cmwpe)
    优质
    简介：本文提出了一种基于复合多尺度加权排列熵（CMWPE）的创新性信号特征提取方法。该算法结合了多尺度分析和加权排列熵，有效增强了非线性时间序列数据中复杂模式的识别能力，为信号处理领域提供了一个强大的工具。 使用信号处理、特征提取和模式识别技术，经过实际测试证明这些方法是可行的。
     
  • 熵及多尺度与层次熵特征.rar
    优质
    本资源探讨了信息论中的核心概念——熵，并深入分析了多尺度和多层次视角下熵特征的应用与发展。 排列熵、样本熵、近似熵和模糊熵适用于信号处理、机械故障诊断以及信号特征提取，并可以直接调用相关函数。代码包含详细注解。
     
  • 基于多尺度形态学的眼前节组织图像提取方法研究
    优质
    本研究旨在探索适用于眼前节组织图像处理的多尺度形态学算法，以实现精准高效的图像分割与特征提取。 本程序使用MATLAB语言基于多尺度形态学方法实现眼前节组织的提取功能。
     
  • 基于Gabor小波的图像纹理特征提取
    优质
    本研究探讨了利用Gabor小波变换进行图像纹理分析的方法，通过优化参数设置以增强特征提取的准确性和鲁棒性。 Gabor小波可以用来提取图像的纹理特征，在MATLAB语言中编写相关代码简单且实用，并已通过运行测试。
     
  • 多尺度分散熵、复合多尺度熵及精细复合多尺度分散熵等熵方法研究
    优质
    本研究聚焦于多种复杂系统的分析与预测，深入探讨了多尺度分散熵、复合多尺度熵和精细复合多尺度分散熵等熵学方法的理论及其应用价值。 本段落主要介绍多尺度分散熵以及精细复合多尺度分散熵的提取方法。
     
  • 指纹图像的特征提取及识别方法研究
    优质
    本研究专注于探索和优化指纹图像的特征提取技术与识别算法，旨在提升生物认证系统的安全性和准确性。 使用VISUAL C++编程实现指纹图像的特征提取以及对指纹图像的识别。
     
  • 基于MATLAB的指纹图像特征提取研究.doc
    优质
    本文档探讨了利用MATLAB软件进行指纹图像处理的方法和技术，重点介绍了如何高效地从指纹图像中提取关键特征。通过多种算法实现指纹识别与匹配的研究分析，为身份验证系统提供技术支持。 基于MATLAB的指纹图像特征提取方法的研究文档详细介绍了如何利用MATLAB软件进行高效的指纹图像处理与分析。该研究涵盖了从预处理、细节增强到最终特征点检测等多个关键步骤，旨在为相关领域的研究人员提供一套全面且实用的技术方案。通过应用先进的算法和优化技术，本段落档力求提高指纹识别系统的准确性和稳定性，满足现代生物认证系统的需求。