發(fā)布時間：2018-06-10 06:29

  本文選題：子彈檢測 + 圖像匹配��； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2007年05期

【摘要】：基于筆者所在研究組自行研發(fā)的三維激光彩色掃描儀系統(tǒng)(3DLCS)的功能特性以及公安子彈痕跡檢測實(shí)際應(yīng)用的需求,提出了基于圖像紋理分布的統(tǒng)計(jì)算法.該算法利用邊緣檢測、去除噪聲、閾值分割,找到描述圖像紋理分布的數(shù)組特征,再利用此特征進(jìn)行彈頭的最小絕對差(MAD)自動比對.與直接利用MAD算法進(jìn)行子彈檢測比較起來,SABGD標(biāo)注了圖像的紋理特征,更符合人眼匹配圖像的機(jī)制.實(shí)驗(yàn)表明,SABGD在彈頭檢測過程中,可以減少比對的數(shù)據(jù)量,提高比對準(zhǔn)確率,減輕比對人員工作量.
[Abstract]:A statistical algorithm based on image texture distribution is proposed based on the functional characteristics of 3D laser color scanner system (3DLCSS) developed by the author and the practical application of bullet trace detection in public security. The algorithm uses edge detection, noise removal, threshold segmentation to find the array feature that describes the texture distribution of the image, and then uses this feature to automatically compare the minimum absolute difference (MAD) of the warhead. Compared with direct bullet detection using mad algorithm, SABGD tagged the texture feature of the image, which is more in line with the mechanism of human eye matching image. The experimental results show that SABGD can reduce the data volume, improve the accuracy and reduce the workload of warhead detection.
【作者單位】： 湖北第二師范學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系 華中科技大學(xué)圖像識別與人工智能研究所/圖像信息處理與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 華中科技大學(xué)圖像識別與人工智能研究所/圖像信息處理與智能控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室
【基金】：國家自然科學(xué)基金(69775022)資助項(xiàng)目 國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(863-306-ZT04-06-3) 湖北黃鶴影視科技股份有限公司資助
【分類號】：D918;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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5 孫f，

本文編號：2002289