基于Java+OpenCV技术对几何图像颜色与形状识别

通过Java调用OpenCV视觉库实现几何图像颜色、形状识别。将图像转化为HSV颜色空间,按各颜色H、S、V的取值范围分割图像,对分割图像进行滤波处理、灰度处理、二值化、轮廓提取、去除干扰轮廓、轮廓形状拟合、获取轮廓凸点个数、用凸点距离判断形状,从而实现对各种颜色的三角形、圆、矩形、正方形、多边形等几何图像颜色、形状的识别。该方法可应用于现实生活中,例如识别交通信号灯和信号转向灯等有颜色和形状识别的领域。     

基于视频图像的指示灯状态监测识别技术研究

利用计算机和视频图像处理技术来监测控制室内众多指示灯状态,并对异常情况进行提示和报警,可以极大的降低值班人员的劳动强度,提高效率。指示灯状态一般有亮、灭、慢闪烁、快闪烁、红、绿等,亮灭状态可以看成周期很长的闪烁。因此本文主要讨论了闪烁状态及红绿颜色变化的检测与识别。以摄像帧周期为基本时间单位,统计帧间亮度差变化情况作为指示灯闪烁状态的识别依据。红绿色差信息可以正确判断指示灯的颜色状态。实验证明,本方法可以正确监测和识别亮、灭、慢闪烁、快闪烁、红、绿等指示灯状态,实现辅助值班功能。     

基于嵌入式系统的手势识别

随着嵌入式技术不断普及,小型化、操作自由、交互智能成为新一代人机交互技术的发展趋势,基于嵌入式的手势识别就是其中的一项关键技术。主要是成功将OpenCV移植到嵌入式平台,通过V4L2架构实现USB摄像头的视频采集以及LCD显示,利用OpenCV丰富的视觉库实现色彩空间转换,转换到HSV空间,阈值分割得到二值化图像,最后通过滤波处理、轮廓提取、轮廓树匹配的方法实现手势识别,实践证明通过该方法实现嵌入式系统的手势识别可行。     

基于彩色分量垂直边缘检测的车牌定位新方法

考虑车牌本身特征,选择HSV和RGB颜色模型,并对每个分量的贡献值进行分析研究;选取一种有利于车牌提取的颜色空间及一组空间分量的权重值,利用设计的垂直方向算子得到车牌边缘信息,设计了一种阈值选取方法进行二值化处理,最后使用投影积分方法进行车牌细定位。通过各种情况下在卡口获取的200幅车辆实测图像进行测试,车牌定位的准确性和鲁棒性都较好。     

微电子封装位置在线实时图像识别算法研究

提出一种针对流水线上微电子点胶封装位置的在线实时图像识别算法。通过对封装位置所在圆的颜色特征分析,提取R分量进行图像灰度化,采用迭代法对灰度图像进行阈值分割去除复杂背景得到二值图像,利用中值滤波法平滑二值图像消除分割后的噪声,运用Sobel算子提取边缘获得边缘信息,利用Hough变换找出边缘信息中待识别圆的中心位置,完成对封装位置的检测。实验结果表明,利用机器视觉技术可以快速、准确地对微电子封装位置进行定位,具有很好的理论和实际应用价值。     

基于空频域联合闭值分割的轮廓检测方法

传统的边缘检测算子仅在空域上对梯度图像进行阈值分割来计算二值边缘图像,当应用在自然场景图像中时,检测结果中往往含有大量的干扰边缘。为了消除干扰边缘,提高传统边缘算子的轮廓检测性能,提出了基于空频域联合阈值分割的轮廓检测方法:首先对梯度图像进行频域阈值分割消除干扰边缘,然后进行空域阈值分割得到最终的二值边缘图。结合Canny算子,利用自然场景图像对该方法进行了性能评估,结果表明,该方法大大减少了干扰边缘,有效提高了Canny算子在复杂自然场景图像中的轮廓检测性能。     

玉米茎切片图像的处理与分析

由图像序列进行三维重建,前期工作应包括图像的获取,灰度处理,二值化、图像的增强,锐化处理,图像的边缘检测和轮廓提取等。本文提出了多阈值分割及图像合成方法,利用多轮廓跟踪技术实现了提取并保存多目标区域轮廓的算法。     

图象处理技术在双金属片检测中的应用

介绍了一种基于数字图像处理技术的双金属片非接触式检测方法.数字图像处理包括图像的平滑、阈值分割、边缘检测;通过对双金属片轮廓的分析、测量,使用计算二值化图像像素重心的方法得出双金属片的几何中心坐标.利用双金属片中心点附近区域灰度的变化来确定双金属片突跳状态,并给出了检测结果.     

暗环境中规则障碍物检测方法研究

文章针对暗环境中激光探测障碍物的准确定位问题,根据图像灰度特征提出一种灰度直方图统计阈值适应算法.首先对投射激光的图像做灰度直方图统计绘制,通过对直方图进行平滑和多项式拟合求导,筛选最大值对应的灰度;然后将最大值灰度与次最大值灰度的差值作为二值化阈值,次最大值灰度需满足小于最大值条件,得到二值化后的图像;最后通过对二值化图像进行形态学操作和轮廓检测与阈值筛选.通过实验表明该方法能够检测出激光投射下不同位置和不同大小的规则形状的障碍物的位置并测出其高度与距离.     

字符边缘颜色与逻辑在车牌定位中的应用研究

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种基于字符边缘颜色与逻辑的快速车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像,转换到HSV彩色空间中。根据像素点颜色进行二值化,得字符边缘颜色像素区,同时通过逻辑与,确定图像字符颜色边缘点,最后经纹理分析来定位车牌,解决了目前常用流行算法所不能处理的定位问题。     

基于灰度积分投影与霍夫圆变换算法的人眼瞳距自动检测

人眼瞳距在视光学研究中和配置眼镜时都是需要精确测量的基础性参数, 实现瞳距自动检测具有重要的应用价值, 结合高斯肤色模型, 提出一种基于灰度积分投影与霍夫圆变换算法的人眼瞳孔定位和瞳距计算方法. 首先, 通过二维伽马函数的自适应亮度校正方法对图像进行光照补偿预处理, 在此基础上, 利用肤色概率模型检测人脸并提取出面部区域. 再运用灰度积分投影法, 选取合适的阈值对眼部区域进行提取, 经过一系列形态学图像处理, 采用Canny边缘检测算子实现瞳孔边缘检测, 最后通过Hough圆变换算法进行瞳孔定位, 并对其中心距离进行计算. 研究结果表明, 该算法具有较快的瞳孔定位速度, 能够较精确地实现瞳距自动测量, 为瞳孔测距的智能化技术研究奠定了基础.     

Circle Detection Based on HSI Color Space

A method based on HSI color space is presented to solve the problem of circle detection from color images. In terms of the evaluation to the edge detection method based on intensity, the edge detection based on hue is chosen to process the color image, and the simplified calculation of hue transform is discussed. Then the algorithm of circle detection based on Canny edge detection is proposed. Due to the dispersive distribution of the detected result, Hough transformation and template smooth are used in circle detection, and the proposed method gives a quite good result.     

一种新颖的基于边缘检测的图像分割方法

针对家庭数字照片的特点以及应用范围，提出了带有衰减因子的Robert微分算子与动态的自适应阈值相结合的边缘检测方法，并利用了边缘检测后边缘点的方向信息，作为Hough变换的方向角，可以较快提取出边缘线段，从而通过边缘跟踪获得无噪声点的相似区域，这为进一步提取图像的颜色特征或形状特征提供了良好的基础。     

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。     

基于局部结构直方图的图像检索

在图像检索领域中,为更好地利用Julesz基元概念来描述图像内容,提出一种新的图像特征描述方法——局部结构直方图。将彩色图像从RGB空间转换到HSV颜色空间,分别提取边缘方向和颜色信息。定义5种基元类型进行局部结构检测,并利用直方图描述图像特征。实验结果表明,与LBP直方图和Gabor滤波器方法相比,该方法的检索性能较优。     

自然环境下水果图像分割与定位研究

研究了自然环境下苹果、梨、桃子、杏子、李子、石榴、枣、樱桃等水果图像的果实和背景颜色特征，提出了用2r-g-b分量进行图像分割的方法。为了使Hough变换能够检测出水果果实，该文对随机圆Hough变换算法进行了改进，增加了检测圆的梯度约束和半径约束。试验表明对多数水果的图像利用2r-g-b进行分割，并用二值形态学方法对图像进行滤波后，用随机圆Hough变换可以有效地检测出了水果果实。     

数字图像中基于多尺度几何分析的圆检测算法

特征检测是图像处理和模式识别中非常重要的问题,其检测效果直接影响模式识别和分类。基于多尺度几何分析（MGA）的思想,提出了一种圆检测方法―圆特征域上奇异点算法。该算法首先将圆特征曲线变换到圆特征域上,然后在圆特征域上进行小波分析以找出奇异点,奇异点坐标即为待检圆的坐标。该方法克服了Hough变换对灰度图像圆检测需要考虑灰度阈值或梯度的限制,可直接对二值图像或灰度图像进行检测。最后分析、比较了该算法与Hough算法的不同。     

一种虹膜定位的新算法

针对虹膜外径边缘图像提取的困难,提出对增强了对比度的虹膜图像进行阈值分割之后用圆检测方法进行虹膜定位的简便而快速的算法.首先,根据虹膜图像的边缘图像用圆检测随机Hough变换方法提取瞳孔的圆心与半径;然后,对用直方图均衡化方法增强了对比度的虹膜图像进行阈值分割,提取分割后的图像的二值边缘图像;最后,利用已经提取的瞳孔的圆周参数等先验知识检测虹膜外径与圆心。实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速度,并且具有较好的健壮性与稳定性。