基于曲率匹配的细胞几何形状特征提取方法

细胞轮廓的几何形状是细胞学涂片判读的重要参考,对研究宫颈病变的计算机辅助诊断具有重要意义。针对现有基于形状模板匹配的几何形状识别方法鲁棒性较差的问题,提出了基于曲率匹配的几何形状特征提取方法,通过比较模板轮廓和待识别轮廓的曲率,计算曲率曲线之间的相似度,进而得到细胞轮廓的形状特征,并采用依次旋转轮廓选取最佳匹配的方法来解决轮廓方向不一致的问题,采用以面积等效圆的半径比作为放大比率进行轮廓缩放的方法来解决轮廓大小不一致的问题。通过相关实验证明了该方法所提取的几何形状特征具有尺度不变性和旋转不变性,并与改进Hausdorff距离进行了实验对比,结果表明提取的形状特征能更加准确地识别出细胞轮廓的几何形状。     

基于颜色和变形模板的实时人体检测

针对目前人体检测算法存在不能检测多角度人体目标以及实时性差等问题,提出了一种在静态图像中实时检测任意角度人体目标的算法。该算法分别利用目标颜色和轮廓两类特征构造两种检测器。颜色检测器首先进行基于面部肤色和头部发色的彩色分割,然后引入积分图像算法快速提取分割后的图像头部目标区域。轮廓检测器利用头肩轮廓形状的稳健性,用参数化变形模板对头肩轮廓建模,该模板由两个存在几何尺度和位置约束的椭圆构成,再定义两个不同计算复杂度的模板匹配策略对人体头肩部分进行分级检测。最后利用上述两种检测器构建一个级联检测系统,级联检测结构大大提高了算法的速度,使算法可以对分辨率为352×288的图像做30 fps的实时检测,实验结果表明,该算法是切实有效的。     

一种新的匹配法在指针式仪表自动判读系统中的应用

在指针式仪表自动判读系统中,首先需要对要判读的表盘图象与模板之间进行匹配,以确定所要判读的仪表类型与量程。传统的模板匹配算法对于图象的几何变形(伸缩、旋转)具有很差的抗干扰性,而圆周划分匹配法对图象旋转具有一定的抗干扰功能,但精度不高。文章在圆周划分匹配法的基础上提出了圆环匹配法,该方法采用圆环像素求和、计算特征值进行匹配。实验结果证明,圆环匹配法具有较强的抗旋转干扰能力、更高的匹配精度和良好的实用价值。     

基于特征点的形状匹配技术及其算法实现

为了减少图像处理中特征匹配所需的时间和提高匹配的准确性,研究了以特征点组成形状特征且以此形状特征在被搜索的ROI区域内进行特征匹配的方法.从影响匹配精度和速度两个方面着手,利用双阈值法解决特征提取对噪声的敏感性,引入旋转和比例缩放系列模板解决模板与检测区域之间可能存在的一定角度旋转和大小比例不一致等问题.在低分辨率模板和被搜索区域进行特征粗定位,在高分辨率模板和被搜索区域上用粗定位的结果进行快速匹配和定位.     

基于圆弧基元的工件实时定位与匹配方法

为实现工业过程中对工件的实时定位,提出了一种基于圆弧基元的工件实时定位与匹配方法。离线过程中,将边缘轮廓多边形近似,进一步分割成线段基元和圆弧基元,制作模板,确定模板中工件的位姿。在线过程中,以最长圆弧基元得到潜在匹配位置并变换模板,通过计算测试图像中几何基元与变换后的模板中对应的几何基元之间的距离来实现匹配定位。试验表明,该方法对于具有圆弧基元的几何形状的工件,能快速、准确地完成实时匹配定位。     

一种人脸图象中瞳孔中心的提取方法

本文提出一种人脸灰度图象中瞳孔中心精确提取的方法。首先采用积分投影法自动检测眼睛区域，然后利用灰度变化的强度、方向信息进行边缘提取和上、下眼睑轮廓跟踪，探讨基于眼睛几何特征的瞳孔中心精确定位方法。所采用的眼睑轮廓跟踪方法与传统的模板匹配法相比较，对眼睛特征的先验知识依赖程度较低，对不同类型的眼睛具有很好
好的适应性。所提出的瞳孔中心精确定位方法，与Hough变换的中心定位法相比较，计算量更小，且实验结果表明该方法具有很高的精确度。     

基于成对几何直方图的PCB标志检测与匹配

矩方法和模板匹配方法在PCB标志检测中长期被使用,但是这两种方法存在低速和匹配率低下等问题。由于图像的形状特征对各种干扰具有很好的稳健性,本文提出一种利用Freeman链码描述图像轮廓,然后利用顶点检测算法简化图像的顶点以减少计算量,最后利用这一图像轮廓生成成对几何直方图,利用其旋转不变性对图像进行基于轮廓的检测与匹配的方法。实验结果表明利用成对几何直方图方法进行的PCB标志检测与匹配的综合正确检测率高达96%。     

利用傅里叶变换边缘曲线法进行W型轮廓的快速匹配

W型轮廓标靶是一种用于汽车四轮定位的定位标靶,在一幅定位图像中能够快速地检索出与其一致的目标轮廓非常重要。传统的Hu矩、成对几何直方图算法运算速度慢,鲁棒性差。而一些适用于商标图像检索的傅里叶描述子却可以很好地适用于快速轮廓匹配,但是由于在一幅图像中进行目标轮廓的检索引入了过多的轮廓干扰,因此利用形状图像的傅里叶变换提取出轮廓的频谱特征,通过检查目标轮廓对模板轮廓频谱特征的干扰性大小来进行轮廓的相似性度量,并进行算法简化,从而达到轮廓快速匹配的目的。并且其抗干扰能力强,轮廓查找效率高。这说明利用傅里叶变换边缘曲线法进行轮廓形状匹配具有很好的适用性。     

基于机器视觉的PCB板电解电容极性检测

针对目前电解电容检测方法定位偏移较大、对噪声较为敏感,且极性判断准确性较差等问题,提出了一种基于轮廓特征与滑动窗口平滑度的电解电容检测方法,通过计算轮廓近似圆形状描述子与轮廓逼近折线角度的连续性特征,并结合广义霍夫变换圆检测来定位电解电容内圆。依据滑动窗口法计算电容圆环区域窗口平滑度,并对特征窗口累加计数来判断极性方向,最终实现电解电容检测。实验结果表明,该方法具有较高的准确率,能够适应电路板在线检测对时间的要求,并且对于电容形状不规则、有文字干扰以及噪声较多等情况具有良好的鲁棒性。     

基于激光传感器的稻种轮廓形状测量方法研究

稻种轮廓形状测量是稻种基于形状特征识别的前提条件.以激光传感器采集到的稻种表面点云为基础,提出了一种基于主平面剖视图投影的稻种轮廓形状测量方法.通过主成份分析法校正点云模型的坐标系,利用主平面投影法获取稻种的六视图投影模型,应用Alpha Shape算法提取投影点云模型的边缘轮廓,并计算稻种投影模型的周长、面积、长、宽、长宽比、最大半径、最小半径、半径比、圆形度等9个形状特征参数.选取大华香糯、豫粳6号、新稻10号3大类,每种各200粒稻种作为试验样品,采用径向基函数(RBF)神经网络模型对提取到的形状特征进行训练识别,识别率分别达到96%,94%,98%.结果表明:基于激光传感器的稻种轮廓形状测量方法能够较好地适用到稻种识别中.     

一种新的几何特征形状描述子

通过对平移旋转和伸缩变换下的不变量进行研究,证明了形状的长轴端点和重心是该变换下的不变量,提出了长轴两端点与重心所成的夹角这一几何特征的形状描述子,该形状描述子具有平移旋转和伸缩变换不变性,理论分析和实验结果表明该描述子简单高效,具有较好的形状匹配结果。     

用于任意旋转角度景象匹配的圆投影算法

在分析、研究传统圆投影算法的基础上,提出一种扩展的圆投影算法用以解决传统圆投影算法引入的任意旋转角度景象匹配问题。该算法通过对匹配模板添加辅助点加以约束,可以实现旋转中心的准确定位,并且能快速准确地计算出旋转角度。实验表明,扩展的圆投影算法均能获得精确的匹配结果。     

一种面向密封条长度检测的模板匹配优化算法

针对现有的汽车密封条长度测量设备中使用模板匹配算法检测特征点位置时,密封条自身旋转导致匹配效果差的问题,提出一种基于Hough变换的自适应模板更新算法。该算法在传统模板匹配方法的基础上,通过设定阈值对模板匹配效果进行判断;对于匹配效果不好的图像进行Hough变换,结合特征点的几何特征进行识别;通过特征点的位置与尺寸信息,将其转化为新的模板用于下一次的模板匹配,实现模板的自适应更新。试验结果表明,该算法弥补了传统模板匹配法对图像旋转异常敏感的问题,提高了识别的稳定性,同时保证了检测效率满足现场的要求。     

基于稀疏特征点的零件图像拼接方法

针对纹理弱、特征稀少且存在大量相似性区域的零件图像拼接,一般基于特征点的图像拼接方法效果较差,本文提出一种改进方法。该方法首先依据FAST特征点检测方法提取特征点,再筛选出用于匹配的候选点集;其次,利用模板区域采样灰度特征,通过设置旋转角度和缩放比例搜索域结合结构相似性（SSIM）方法完成点匹配;最后,通过点匹配结果求出旋转、缩放和平移参量,利用3σ原则去除异常值得到最终结果。实验结果表明,在角度搜索域为［-45°,+45°］,缩放搜索域为［0.5,1.5］的条件下,本文方法能够得到较准确的旋转、缩放、平移参量及拼接效果。     

Fast document image comparison in multilingual corpus without OCR

This paper proposes a method to compare document images in multilingual corpus, which is composed of character segmentation, feature extraction and similarity measure. In character segmentation, a top-down strategy is used. We apply projection and self-adaptive threshold to analyze the layout and then segment the text line by horizontal projection. Then, English, Chinese and Japanese are recognized by different methods based on the distribution and ratios of text line. Finally, character segmentation with different languages is done using different strategies. In feature extraction and similarity measure, four features are given for coarse measurement, and then a template is set up. Based on the templates, a fast template matching method based on coarse-to-fine strategy and bit memory is presented for precise matching. The experimental results demonstrate that our method can handle multilingual document images of different resolutions and font sizes with high precision and speed.     

线结构光光条中心提取算法

目的 线结构光视觉测量是一种利用可控光源和数字图像的主动视觉测量方法,光条中心提取是线结构光视觉测量的关键技术,直接影响到线结构光视觉测量的精度。传统灰度重心法只在图像的横向或纵向上计算光条的灰度重心,没有考虑光条的法线方向,精度较低。本文提出一种改进的光条中心提取算法,以期实现光条中心的精确提取。方法 在分析线结构光的光条灰度特性基础上,基于传统的灰度重心法,提出一种改进的两步提取算法。基于图像差分法从原始图像中分离出有效的线结构光光条,采用传统灰度重心法对光条中心进行粗提取;在粗提取的光条中心点处通过自定义的方向模板确定光条的法线方向,以粗提取的光条中心点为中心,沿法线方向采用灰度重心法进行二次提取,获取线结构光光条的中心。结果 本文采用CCD相机、镜头、线激光器及辅助机构搭建线结构光视觉系统,采用提出的算法对线激光器投影产生的直线型光条、非连续光条和弯曲光条的中心进行提取。通过光条中心提取实验获取的光条中心线的走向与光条的走向大致相同,符合预期的光条中心线。本文将Steger法作为评价标准,分别计算本文算法、传统灰度重心法与Steger法提取的光条中心的偏差,通过对比实验可知,本文算法提取的光条中心的偏差更小,并且程序运行时间比Steger法减少了3 s以上。结论 本文研究线结构光的光条中心提取算法,对传统灰度重心法进行改进,能够实现直线型光条、非连续光条和弯曲光条等不同形状光条的亚像素级中心提取,并且在保证较少的程序运行时间的同时,能够提高传统灰度重心法的光条中心提取精度。     

人脸识别中的眼睛定位方法

眼睛是人脸部最重要的器官,因此眼睛准确定位在人脸识别中具有特殊重要的意义。基于灰度图像,提出一种改进的眼睛精确定位的方法。首先对图像进行光照和噪声的预处理,再利用积分投影和山谷法对图像进行分析,进而找出一系列的候选眼睛点,眼睛点的验证采用人脸的几何分布特征和眼睛模板匹配相结合的方法来进行最终眼睛对的确定。基于orl和yale人脸库的实验结果表明该算法对光照、旋转、遮挡不敏感,具有较高的定位准确率。     

基于视觉词汇形状描述的图像表示方法

针对目前图像表示中引入空间位置信息的空间金字塔匹配方法缺乏对图像中视觉物体平移、缩放和旋转的考虑,提出一种基于视觉词汇形状描述模型的图像表示方法。该方法相对于每个视觉单词的几何中心建立空间几何模型,保证平移不变性;给出对数极坐标空间金字塔匹配,对对数极半径做归一化,保证缩放不变性;在空间金字塔划分过程中确定极角的主方向,从而保证旋转不变性。分别在Caltech-101数据集和自建图像数据集上对该方法进行了验证和比较。实验结果表明,该方法提高了分类识别准确率,特别是对于包含明显平移、缩放和旋转变化的图像数据集;该方法的方差较小,说明其鲁棒性更强。     

自行走式地下掘进机器人姿态测量系统的设计

针对当前自行走式地下掘进机器人姿态测量方法只能应用于静态测量的不足,提出一种可实时动态测量机器人行进过程中姿态的新方法。该系统的核心是两个激光发射器和多个激光接收器。发射器发射三束带有一定特征信息的激光,包括一束选通光和两束扇形光。接收器接收到光束后,利用光束之间的几何关系、发射器的旋转速度和光束被接收的时间差来计算接收器相对于两发射器所在水平面的水平角和俯仰角,通过前方交会原理确定接受器即目标点空间坐标。根据系统的测量原理建立测量模型,进行误差分析,建立误差模型,并对其进行仿真。仿真结果表明该方法测量精度满足机器人位姿的测量要求。