一种用于图像拼接的角点匹配算法

针对基于自适应光学技术的人眼眼底待拼接图像灰度、清晰度不一致以及细节的差异使检测出的角点无法匹配,进而导致图像不能拼接的问题,提出一种在OpenCV配置环境下角点检测的基础上,进行角点匹配的新方法.该方法利用角点间的距离和斜率在眼底很小的区域内基本不变的特性,将两幅图像的角点对相互匹配,进而找到两幅图像中三对一一对应的角点.实验结果表明,用该方法可以解决人眼图像拼接的角点检测和角点匹配问题,而且运算速度快,检测效率高.     

面向数控雕刻的图像角点检测研究

基于图像处理的数控雕刻中,角点检测是图像处理的重要环节,该文通过相对链码和绝对链码引入三点链码和与三点链码差判定角点,提出邻域最大值和相邻角点斜率差值辨别伪角点的方法。通过剪纸图像对算法进行仿真并与其他算法比较,结果表明该算法检测到的真实角点占检测角点的比率大幅提高。     

基于小波的多尺度SUSAN角点检测

SUSAN角点检测是一种经典的角点检测算法,但不具有尺变化特性.利用小波变换的多尺度特性,即在小尺度下的定位准确和大尺度下的抗噪性强,该文把多分辨分析的思想引入到该算法中,从而构建了一种新的基于小波变换的SUSAN多尺度角点检测算法.新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,克服了单一尺度的SUSAN角点检测可能存在的角点位置偏移和易受噪声干扰而提取出伪角点等问题.为了综合利用各个尺度下的角点信息,该文提出了由粗到细的角点筛选方案.通过对比实验,新算法明显地提高了图像角点检测性能.     

基于曲率尺度空间的轮廓角点检测

在曲率尺度空间和多尺度曲率积的基础上,提出了一种基于多尺度曲率多项式的角点检测算法.首先基于曲率尺度空间检测不同尺度下的角点,然后利用多尺度曲率积或曲率和对检测到的角点进行增强处理,该方法可有效抑制噪声影响,防止高尺度下对一些角点平滑;另外,根据多尺度曲率多项式结果的符号还可有效的判别所检测角点的凹凸性.采用不同的评价准则及实例图像进行测试,实验结果证明该角点检测器是非常有效的,优于文中其它两种检测算法.     

基于图像尺寸变换的角点检测算法研究

为了研究基于尺寸变换的角点检测技术的检测效果,基于图像缩小法的角点检测技术,提出了图像放大法的角点检测技术。详细介绍了两种检测技术的计算原理并进行了实验验证,结果表明这两种方法都是行之有效的。在此基础上,将这两种方法与不进行图像尺寸变换的角点检测技术进行了对比研究,结果表明,基于尺寸变换的角点检测技术与不进行图像尺寸变化的角点检测技术的检测结果精度基本相同,因此,在角点的实际检测计算中,无需对被检测图像进行尺寸变换处理。     

转轴角位置定位精度的测量

本文介绍了一种基于光电自准直仪检测转轴角位置定位精度测量方法,主要利用光的反射原理来检测转轴角位置,通过设置基准的处理方法,排除了一些人为因素的影响。该方法具有准确度高、操作简单、方便等特点,并实际测量了转轴角位置定位精度同时给出测试的结论,简要分析了测量中主要存在的误差及测试过程中应注意事项。     

采用角点信息和惯性主轴的车牌倾斜检测与校正方法

车牌倾斜检测与校正是车牌识别的关键技术之一.提出了一种基于字符角点信息和惯性主轴的车牌倾斜角检测方法.在用Harris角点检测算法提取出车牌区域字符角点信息的基础上,通过计算所得角点的惯性主轴来检测出车牌的倾斜角度,从而实现车牌的倾斜校正.给出了实验结果,并与Hough变换法、旋转投影法进行了比较.结果表明,该检测校正方法运算量小,速度快,校正精度高.     

基于改进的Hough变换缸套内面网纹夹角检测

目的缸套内面网纹角是影响缸套性能的重要参数,为了在生产过程中快速准确检测出网纹角参数,剔除不合格产品,研究基于改进的Hough变换缸套内面网纹夹角检测方法。方法确定缸套图像的预处理算法,增强图像网纹特征,滤除次要信息;确定基于Canny算子的网纹特征边缘分割方法;确定基于改进的Hough变换网纹直线特征提取方法,通过计算提取直线夹角的平均值得到缸套网纹角值。结果试验表明,基于改进的Hough变换网纹角检测结果与进口仪器检测结果相比,平均误差为1.54%,检测精度高。结论提出的检测算法可准确识别缸套内表面网纹角,能很好地代替传统人工复膜检测和昂贵的进口检测仪器,满足工业现场自动检测的需要,提高了检测的效率和精度,降低了检测成本。     

基于投票策略的图像配准算法(英文)

针对二维刚体图像配准,本文提出了一种由粗到细的图像配准方法.该方法首先由多尺度Harris角点检测算法提取出参考图像和目标图像的特征角点,采用基于投票策略的特征点匹配算法进行初步配准,有效地减少假点和不稳定点,然后对变换矩阵参数进行初估计,采用基于窗的精细算法对变换矩阵参数进行精估计,并得到最终的变换矩阵.实验结果表明,该算法具有高精度,对噪声鲁棒和低计算量的特点.     

基于Zynq的实时视频图像角点检测系统

针对机器视觉测量应用中,待测关键点的自动识别与定位中的角点信息提取问题,以ZYNQ系列可拓展平台内部ARM+FPGA的异构架构为基础,采用软硬件协同设计方法,搭建了一套可进行实时视频图像角点检测的系统。利用Vivado HLS工具,将角点检测算法封装成可以部署到PL端的IP核,极大地缩短了开发周期;对系统中各个模块进行了合理的任务分配,使得系统拥有ARM的灵活性以及FPGA的并行处理能力,展现了并行异构架构的优势。该系统中图像算法IP核可以进行灵活的算法替换和更新,为基于机器视觉检测的小型化应用提供了重要参考。     

无人机电子稳像技术中角点检测算法的改进

无人机航空遥感电子稳像系统中,稳像的关键技术之一是影像特征点的选取,其中图像角点是遥感影像中重要的特征信息,准确地选取角点可提高图像处理的精度。然而现有的图像角点检测算法多因计算速度慢不能满足视频图像数字稳像的实时性。因此提出了一种基TSUSAN角点检测算法的改进算法。新算法分析了影像中角点所在区域的灰度变化特征,改进了SUSAN角点检测算法中的判断准则,提高了算法的精度和速度。实验结果表明,改进的算法可较大幅度的提高运算速度,满足稳像技术对视频图像实时处理的要求。     

基于二维EMD的Harris角点检测算法

为解决Harris角点检测算法在多尺度条件下无法正确提取角点的问题,本文将经验模式分解(EMD)方法运用到二维图像特征点提取中。先利用二维EMD方法将图像分解到多个图像细节层,并定义为本征模函数(IMF),再利用Harris算子对各图像细节层进行角点检测,最后采用层层筛选的方法提取角点。对比实验结果表明,新算法得到的角点更加丰富,抗噪性增强,明显提高了图像角点检测性能。     

Shi-Tomasi角点区域的拷贝图像检测

针对由于裁剪、翻转和旋转等产生的图像拷贝问题,提出一种Shi-Tomasi角点的拷贝检测算法.先使用Shi-Tomasi角点检测算法提取图像的局部角点;然后在以Shi-Tomasi角点为中心的圆环区域内计算特征向量的协方差描述子(多特征融合);最后通过协方差描述子的相似性度量来检测圆环区域的相似性,并以此判断检测图像是否为原图像的拷贝.实验结果证明,该检测算法对图像的裁剪、旋转等攻击具有较好的鲁棒性.     

A triangle mesh-based corner detection algorithm for catadioptric images

As with conventional images corner detection is an important aspect of many computer vision problems involving catadioptric images. However, classical image processing algorithms are no longer appropriate for catadioptric images due to nonuniform resolution and distortions of catadioptric images. In this paper, we propose a novel approach to corner detection for catadioptric images based on triangle mesh. First, we transform catadioptric images to spherical images by combining an improved projection model for central catadioptric cameras with triangle mesh for a unit sphere. Spherical images yield a spatially uniform resolution domain for processing catadioptric images. Then, based on the topology of a triangle mesh, variations of light intensity with respect to directions for each image patch are measured to detect corners. The proposed algorithm addresses problems of catadioptric image processing caused by non-uniform resolution and distortions of these images. Experimental results showed that comparing to widely used methods, the triangle mesh-based corner detection algorithm can achieve higher repeatability rate relative to different imaging condition changes.     

一种摄像机自动标定方法的设计与实现

设计并实现了一种摄像机内外参数的自动标定方法：提出了一种无伪的标定模板图像角点的自动提取,以及与对应物理空间坐标的匹配算法;进而,以此结果作为标定基础数据,采用Tsai[Tsai R Y．A versatile cameraca libration technique for high-accuracy 3D machine vision metrology using offthe-shelf TV cameras and lenses[J]．IEEE Journal of Robotics and Automation RA,1987,3(4)：323-344．]的两级标定法,获取摄像机的内外参数;以LabVIEW为平台,开发了一个摄像机自动标定系统,并进行了实验验证。     

遥感图像客观质量评价方法研究

为分析图像压缩过程对遥感图像质量的影响,从遥感图像构像质量和几何质量两个方面探讨了遥感图像客观质量评价方法,并改进一种基于Harris角点检测算法的亚像素级角点检测算法。采用JPEG2000、SPIHT两种算法分别对这些评价方法进行验证。实验表明：为满足人眼视觉观察能分辨图像细节的要求,遥感图像压缩比不宜超过16倍,为使压缩后图像满足计算机视觉应用,图像压缩比不宜超过8倍。     

伪随机阵列和 Harris角测量在视觉检测中的应用

在三维视觉场景重构过程中,一个难题就是场景图像上的坐标点的匹配问题。在工业检测中,通常解决该问题的方法是采用结构光主动视觉技术,如点结构光、线结构光扫描法以及伪随机编码结构光法等。但是要想用一幅图象在三维欧氏空间中重构三维场景,有效的方法是采用伪随机编码结构光照明主动视觉技术。该方法利用编码结构光照明被测场景,利用编码的窗口特性,使场景被测表面每一个特征点都具有唯一的代码而唯一地被辨识。而图像的特征点提取可以采用简单而稳定的Harris角测量。     

基于机器视觉的注射液针头胶帽缺陷检测

目的 封装检测是保证流水线上产品质量的关键。针对预罐装注射液,提出一种基于机器视觉的注射液针头胶帽缺陷的实用检测算法。方法 算法首先采用以灰度分布概率作为度量标准的直方图双峰法,对图像进行阈值分割;随后依据以特征角点为中心延伸出的4个象限区域进行特征分析,定位胶帽下边沿左、右角点,以计算胶帽高度;将对称轴点集进行分段直线拟合,得到对称轴所有可能的斜率和截距,基于边缘信息计算最优对称轴和胶帽倾斜角。结果 采用多组图像检验算法缺陷检测,实验结果显示检测成功率达到97.86%。结论 该算法能够对针头胶帽的多种缺陷进行检测,对不合格产品进行分类。