基于OpenCV的输送带跑偏自动检测算法研究

为提高输送带跑偏检测方法的实时性和精度,结合OpenCV函数库的优点,提出了一种输送带跑偏自动检测算法。该算法利用CCD摄像机实时采集输送带视频流图像,并对图像进行预处理,然后使用改进的Canny边缘检测算法检测图像边缘,最后利用Hough直线变换提取输送带跑偏特征,通过输送带图像的几何特征来判断其是否跑偏,如跑偏则报警。实验结果表明,该算法简单有效,运算速度快,实现了输送带跑偏的自动检测。     

基于改进Hough变换的城市道路网络提取算法

Hough变换常常用来提取直线,但是Hough变换无法区别直线和直线段,且时间复杂度和空间复杂度都较大,通过增加一个二维计数器使Hough变换能查找直线段,并利用Canny算法先提取图像边缘,对Canny算子检测到的边缘点的方向角进行变换,减少了Hough变换的计算量和提高提取精度。根据城市道路网络的卫星特征,对图像做先期处理,然后将改进的Hough变换用于城市道路网络的提取,经实验验证了算法的有效性。     

输送带跑偏检测方法研究

基于机器视觉的输送带跑偏检测方法检测的输送带边缘特征中包含伪边缘,现有研究难以识别伪边缘,且多场景适应性差。针对该问题,对输送带监控图像提取感兴趣区域（ROI）并进行归一化,采用较大阈值区间的Canny算法提取边缘特征点,以提高算法的场景适应性,并采用形态学滤波方法处理部分杂质及伪边缘;对于Canny算法无法检测到有效边缘的图像,对提取的ROI进行伽马变换和45,135°方向的梯度滤波,以增强边缘特征,之后进行基于Canny算法的特征点提取和形态学滤波。以边缘点像素值关系、邻域特征、紧密性特征,以及边缘线长度、相对位置、斜率等作为约束条件,采用基于分治搜索思想的直线筛选排序算法对提取的边缘特征点进行筛选及拟合,得到输送带实时边缘。将实时边缘的像素值与未发生跑偏时边缘像素值做差,得到当前跑偏的像素值。试验结果表明,针对多种场景下的输送带监控图像,基于Canny算法和直线筛选排序的输送带跑偏检测方法检测误差小于3个像素值,百张图像检测时间为6.945 1 s,边缘计算机处理4路视频图像的CPU占有率为132%,满足现场输送带边缘检测的准确性、实时性要求。     

基于Hough变换的建筑边缘特征检测的研究及其改进

Hough变换是对二值图像进行直线检测的有效方法,介绍了Hough变换直线检测对房屋边缘特征检测方法及实验结果,并根据其存在的缺点提出了检测矩形的Hough变换的改进算法.     

基于Hough变换的平行直线检测改进算法研究

根据经典Hough变换检测空间直线的原理,提出了一种基于Hough变换的平行直线检测改进算法,将采集到的图像进行二值化处理,再使用Sobel算子对该二值化图像进行边缘检测,对边缘检测得到的图像进行Hough变换和峰值点检测,由峰值点得到直线段图像,最后使用本文提出的改进算法计算出所有直线段的斜率,利用斜率相等来判定平行直线.通过对比实验证明,该算法能得到更高的精度,并缩短了运行时间.     

基于 Hough 变换和 Catmull-Rom 样条曲线的 钢轨检测算法

针对现有的钢轨检测算法中对于钢轨识别准确性不高的问题,提出一种基于 Hough 变换和 Catmull-Rom 样条曲线的钢轨检测算法。首先对图像进行降噪预处理,利用 Canny 边缘 检测算法进行边缘检测,然后利用 Hough 变换检测直轨,根据直轨消失点确定轨道模型,最后 针对弯轨利用等分窗口搜索弯轨特征点,对选取的特征点进行 Catmull-Rom 样条曲线拟合弯轨。 实验表明,该算法不仅能够准确拟合钢轨曲线,而且具有较好的准确性和鲁棒性。     

机车受电弓滑板磨耗的图像处理算法研究

将图像处理算法引入机车受电弓滑板的磨耗检测中,提出一种检测受电弓滑板实际厚度的测量算法。由于直接对图像进行边缘检测易受噪声、光照等因素影响,通过Hough变换对图像进行水平校正,由模糊聚类算法进行图像分割以去除光照不均及噪声的干扰,对分割后图像采用Canny算子精确提取滑板的边缘信息。考虑提取边缘的不连续性,引入结合数学形态学的边缘生长方法实现不连续边缘的连接,通过图像标定计算出实际滑板磨耗厚度。     

适用于机场跑道识别的改进Hough变换

机场跑道的卫星图片经过处理后表现出来的骨架特征为边缘直线,在边缘图像中检测直线通常使用的方法是Hough变换（HT）.由于（HT）是一种穷举式的搜索,在处理复杂图像时存在大量无效计算,实时性较差.针对机场跑道识别的实时性要求,提出一种改进的用于在二值图像中检测直线的快速Hough变换算法,此算法克服了标准Hough变换以图像边界点为扫描边界的缺点,并且能及时中断无谓的扫描,较好地解决了无效累积问题,实验证明,与标准Hough变换相比,它不仅具备Hough变换原有的高可靠性和抗干扰能力,而且具备Hough变换所不具备的高效性和低存储,克服了标准Hough变换的高计算代价和耗存储的缺点.     

基于Hough变换的汽车零件中圆形检测的改进算法

针对汽车零件中的圆检测实际需求,在分析了基本Hough变换和随机Hough变换进行圆检测的技术特征基础上,对基本Hough变换进行算法改进。采用Sobel算子提取图像边缘,利用圆参数范围已知的先验知识确定感兴趣区域和圆半径的检索范围,使得计算量大大减少,从而实现圆心坐标和半径的快速检测,满足工业生产实时性的要求。     

基于红外与可见光图像融合的无人机探测研究

为了进一步提高识别无人机的效率,提出基于红外与可见光图像融合的无人机探测方法,并且对配准算法进行改进,搭配Canny边缘检测ORB特征检测的融合配准算法.首先,搭建双目摄像头、采集无人机图像;接着,对图像进行La?place预处理、Canny边缘检测ORB特征检测配准、Harr小波变换融合.将得到的融合图像和融合前的可...     

基于改进Hough变换的圆形物体检测

圆形(包括弧线)检测是数字图像处理过程中的经典问题之一,有着广泛的应用背景。基本的Hough变换方法是将图像中的每一边缘点映射到参数空间的一个区域,选取累积最多的参数。在现实生活中,由于噪音、数字化错误和图形变异等因素真实的图形经常被曲解,因此,图像在应用Hough变换后,很难找到单一的峰值,这也就造成了检测的难度。在Hough变换的原理基础上利用圆的几何特征提出了改进算法。理论和实验证明能获得较好的检测结果。     

基于频谱预处理与改进霍夫变换的离焦模糊盲复原算法

为了提高离焦模糊图像复原清晰度,提出一种基于频谱预处理与改进霍夫变换的 离焦模糊盲复原算法。首先改进模糊图像频谱预处理策略,降低了噪声对零点暗圆检测的影响。 然后改进霍夫变换圆检测算法,在降低算法复杂度的同时,增强了模糊半径估计的准确性。最 后利用混合特性正则化复原图像模型对模糊图像进行迭代复原,使复原图像的边缘细节更加清 晰。实验结果表明,提出的模糊半径估计方法较其他方法平均误差更小,改进的频谱预处理策 略更有利于零点暗圆检测,改进的霍夫变换圆检测算法模糊半径估计精度更高,所提算法对已 知相机失焦的小型无人机拍摄的离焦模糊图像具有更好的复原效果。针对离焦模糊图像复原, 通过理论分析和实验验证了改进的模糊半径估计方法的鲁棒性强,所提算法的复原效果较好。     

基于级联霍夫变换的车道线快速检测算法

车道线检测是智能辅助驾驶算法中的核心算法之一。为了解决基于传统霍夫变换的车道线检测算法检测效率低下等问题,提出一种基于级联霍夫变换的快速车道线检测算法。该算法首先对视频帧进行ROI选取、滤波、边缘检测、非极大值抑制等预处理,然后使用基于平行坐标系的映射将原始图像转换到参数空间,完成点到线、线到点的映射,接着再使用一次映射,最终实现点到点、线到线的映射,以此快速提取车道线消失点,并根据消失点位置扫描实际车道线,实现车道线的提取。该算法在点的映射过程中,坐标值始终是线性变换,克服了传统霍夫变换在映射过程时需对每一个点进行极坐标转换的缺点,计算更简单,运算效率更高。仿真实验表明,文中提出的改进算法比传统霍夫变换运算速度提高了31%,准确率提高了6.2%,检测效果有明显提高,可广泛应用于智能辅助驾驶中。     

基于Hough变换的空间点位自动检测

在图像量测及物体精确定位中，Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术，该文在提取空间立方体上分布的规则格网线，进而确定其格网点空间坐标的研究中，针对传统Hough变换直线检测中易产生过连接线（点）、不易确定直线端点和长度以及定位精度低等问题，提出了一种适用于该类问题，基于Hough变换空间直线（点）位置自动检测的新算法。实验结果表明改进的Hough变换算法有效，空间交点坐标量测中误差达到子像素级。     

基于灰度投影和Hough变换的快速虹膜定位方法

针对虹膜边缘图像提取的困难,提出了将灰度投影和Hough变换相结合的快速定位方法。首先,根据人眼图像的整体灰度分布特征,用灰度投影的方法进行阈值分割,定位出瞳孔,然后对虹膜边缘进行增强操作并提取边缘信息,最后以瞳孔的圆心和半径为参考,缩小搜索范围,用改进的Hough变换法精确定位出虹膜边缘。实验结果表明,该方法提高了虹膜定位的速度,并且具有较好的定位效果。     

改进型LOG算子在偏振片绝对角度中的应用

光学成像系统自身通常都具有一定的偏振效应,严重影响仪器偏振测量精度,而提高仪器中偏振片绝对角度精度能提高偏振定标精度,对校正光学系统自身的偏振特性具有重要的意义。对偏振片直线透光轴Raw图像高精度边缘定位和直线检测是偏振片绝对角度计算的关键步骤。针对传统LOG算子各向同性及虚假边缘与边缘定位精度相矛盾的缺陷,提出改进型一阶导阈值旋转式椭圆对称LOG算子。该算子不仅保留了经典LOG算子的优点,还具有对不同角度的边缘更加有效地进行检测,在保持边缘定位精度下,减少虚假边缘的特点。在处理得到的边缘二值图像上,进行直线检测求出偏振片绝对角度,通过对比分析最小二乘法线性拟合和霍夫变换的直线检测效果,得出霍夫变换能精确计算出偏振片绝对角度。实验证明改进型LOG算子与霍夫变换相结合提高了偏振片绝对角度测量精度,对偏振定标精度具有很大的提高。     

On the inverse Hough transform

In this paper, an inverse Hough transform algorithm is proposed. This algorithm reconstructs correctly the original image, using only the data of the Hough transform space and it is applicable to any binary image. As a first application, the inverse Hough transform algorithm is used for straight-line detection and filtering. The lines are detected not just as continuous straight lines, which is the case of the standard Hough transform, but as they really appear in the original image, i.e., pixel by pixel. To avoid the quantization effects in the Hough transform space, inversion conditions are defined, which are associated only with the dimensions of the images. Experimental results indicate that the inverse Hough transform algorithm is robust and accurate     

一种虹膜定位算法

针对虹膜二值边缘图像提取的困难，提出利用虹膜图像的灰度边缘图像以及虹膜的几何特征进行虹膜定位的快速算法。首先根据虹膜图像的整体灰度分布信息特征，利用改进的Sobel算子提取虹膜的灰度边缘图像，然后利用圆的对称性质以及投票策略提取虹膜的中心，最后利用Hough变换的半径直方图投票提取虹膜内外径。实验结果证明，该算法提高了虹膜定位的速度，并且具有较强的抗干扰能力。