维吾尔文扫描页的倾斜校正

为了方便维文图像的切分和识别工作, 提出将基于凸多边形的最小面积外接矩形法和基线拟合法相结合的检测和校正图像方法。首先提取边缘像素生成凸多边形, 利用基于凸多边形的最小面积外接矩形法实现初步的倾斜校正, 再根据维文沿基线书写的特点, 将图像细化后采用基线拟合的方法完成维文文本的精确校正。实验结果表明, 该方法能够精确地检测出文本图像的倾斜角并校正, 是行之有效的方法。     

基于TOF相机的非合作矩形目标三维位姿测量方法

针对目前空间非合作矩形目标位姿测量过程中提取像素级特征点误差大、距离测量值不稳定等导致的测量精度不高的问题,提出一种基于TOF（Time-of-Flight）相机的非合作矩形目标三维位姿测量方法。首先对灰度图像进行修正的FAST特征点提取,然后分别计算提取出的特征点在相机坐标系和目标坐标系下的三维坐标,最后检测矩形目标亚像素级角点并融合30帧距离信息后再计算姿态角。实验结果表明,对于1m距离范围内边长为50mm的非合作矩形目标,Z轴、X轴、Y轴方向位置测量的绝对误差平均值分别为2.65mm、1.28mm、0.60mm。姿态角γ测量的绝对误差平均值降为0.52°。相对于传统的基于点云配准的位姿测量方法,姿态角测量的绝对误差降低了48.0%,显著地提高了非合作目标三维位姿测量的精度和稳定性,具有广泛的应用前景。     

改进的多投影仪显示墙几何校正技术

针对传统几何校正的不足,提出一种改进的几何校正的方法,只需少许人工干预就能很高精度的完成几何校正.介绍一种相机自动定位和拍照的方法,避免人工调整相机位置的繁琐工作,实现相机控制的自动化;提出一种基于递归的去除图片公共噪声区域算法,更精确地识别出特征点;通过临近的特征点,使用平行四边形插值算法与最小二乘法曲线拟合算法对被遮挡住的特征点坐标进行估计.实验结果表明,相机控制方法提高了几何校正的自动化程度,去噪算法提高了识别特征点的精度,平行四边形插值算法可以很好地对被遮挡的特征点坐标进行估计.     

基于特征点位置校正的靶标位姿测量方法

针对图像式路基沉降监测系统中由于振动等因素导致靶标与相机发生偏转产生测量误差的问题,本文在设计监测系统靶面位姿测量系统的基础上提出了基于4特征点位置校正的位姿测量方法.首先介绍了图像式路基沉降监测方法的工作原理;然后根据实际情况设计了区别于传统特征点的4特征点靶面的位姿测量系统,并利用特殊特征点对靶面特征点进行位置校正;最后根据设计的4特征点靶面测量系统提出已知矩形4特征点边长的位姿求解方法.实验结果表明:本文方法比迭代法位姿解算后角度误差值更小,其位姿解算相对误差减小1.2%.当偏转角度小于2°时,本文方法位姿求解旋转角度误差小于0.09°,相对角度误差为1.003%.其时间和测量精度都能够达到监测系统要求,可以应用于监测系统中需要对相机和靶标进行实时标定的场景.     

视频中提取车辆的最小外接矩形框的改进算法

视频车辆检测是实时多车辆目标检测,运动车辆图层本身就含有一些噪声和阴影区域,当目标车辆的像素点和背景点比较接近时,可能分裂成多个连通区域。此时通过该多连通区域提取的车辆图层的连通区域外接矩形和目标车辆有时并不对应,为了准确的确定车辆轮廓的外接矩形框,使车辆外接矩形和视频车辆更加匹配,就需要对提取的多连通区域轮廓外接矩形进行整合,故提出了矩形整合算法,完善目标的最小外接矩形。     

机器视觉在物体位姿检测中的应用

研究了机器视觉技术在物体位姿检测中的应用.从两个方位架设工业相机采集目标图片,采用张正友基于2D平面靶标的相机标定方法对相机进行标定.使用目标图像减去背景图像和形态学运算的方法进行粗定位,初步检测目标区域.利用Hough变换检测目标直线边缘,依据极线约束原则、灰度相似性以及直线约束进行边缘直线及其端点的匹配.计算出各直线端点的空间三维坐标及其单位方向向量.在已知目标模板的条件下,目标的几何参数已知,利用简单的几何关系求取目标的位姿数据.     

基于最小外接矩形的直角多边形拟合算法

提取房屋的边缘轮廓时,区域分割的不准确通常会导致提取出的轮廓出现内凹或外凸的不规整情况,需要进一步拟合。角点检测在轮廓的边缘形状提取中具有重要作用。传统的基于边界链码的角点检测是通过计算曲线的最大曲率点方式进行的。该方法求出的角点完全依赖于轮廓的曲率变化趋势,不对轮廓自身的凹凸具有修复性,因而无法排除因区域分割不准确带来的干扰角点,导致最终提取出的多边形不准确。针对此情况,提出一种基于最小外接矩形的直角多边形拟合算法。该算法利用最小外接矩形作为轮廓外界,计算待拟合轮廓与矩形外界之间的差值,并对差值设置适当阈值取舍角点,从而拟合出多边形的直角。所提方法无需通过轮廓曲率来计算角点即可得到紧紧包络目标轮廓的直角多边形,简单高效。     

基于基本矩阵的相机畸变差校正方法研究

在计算机视觉的应用领域中,为了提高图像量测和三维重建的精度,必须对相机的畸变误差进行修正.本文提出了一种基于基本矩阵的相机径向畸变的自动校正方法,该方法不需要预先获得场景的结构信息和相机的内部参数,仅利用两张影像同名点集之间的内在几何关系,即可求取相机的径向畸变系数,进而可对这两幅图像的畸变误差进行自动校正.实验结果表明,该方法是一种有效的畸变图像校正算法,能够获得到满意的校正结果.     

基于目标检测的室内动态场景定位与建图

针对室内场景中动态对象严重影响相机位姿估计准确性的问题,提出一种基于目标检测的室内动态场景同步定位与地图构建（SLAM）系统。当相机捕获图像后,首先,利用YOLOv4目标检测网络检测环境中的动态对象,并生成对应边界框的掩膜区域;然后,提取图像中的ORB特征点,并将掩膜区域内部的特征点剔除掉;同时结合GMS算法进一步剔除误匹配,并仅利用剩余静态特征点来估计相机位姿;最后,完成滤除动态对象的静态稠密点云地图和八叉树地图的构建。在TUM RGB-D公开数据集上进行的多次对比测试的结果表明,相对于ORB-SLAM2系统、GCNv2_SLAM系统和YOLOv4+ORB-SLAM2系统,所提系统在绝对轨迹误差（ATE）和相对位姿误差（RPE）上有明显的降低,说明该系统能够显著提高室内动态环境中相机位姿估计的准确性。     

一种获取图像区域最小外接矩形的算法及实现

给出了二值数字图像区域外接矩形的一种获取算法。对于图像方形点阵中的8近邻的情形，建立了标定区域边界的基本圈，通过自动标定区域边界取得其像素点集，最后培出了获取图像区域最小外按矩形的实现方法。     

Projection based method for segmentation of human face and its evaluation

We detect facial features and then circumscribe each facial feature with the smallest rectangle possible by using vertical and horizontal gray value projections of pixels. The result is evaluated with respect to the manually located enclosing rectangle on the images of a publicly available database.     

二维图形最狭长包络矩形的求解原理及方法

最狭长包络矩形是二维图形的一个潜在几何属性,可作为平面外形智能设 计、板料优化排样及图像自动识别的重要依据。目前国内外尚无此课题的专门深入研究。提 出了最狭长包络矩形的概念,将任意二维图形的最狭长包络矩形的求解转化为对其凸包的最 狭长包络矩形的求解。明确给出了过凸包上给定4 个顶点的包络矩形的包络角及长宽比求解 公式,并通过分析包络角及长宽比求解公式之间的关系,证明了凸多边形至少存在一条边与 其最狭长包络矩形的一条边共线。基于该定理,求解并比较与二维图形的凸包的n 条边分别 共线的n 个包络矩形的长宽比,得到了二维图形的最狭长包络矩形。最后用实例验证了定理 和求解方法的正确性和应用效率。     

Corner occupying theorem for the two-dimensional integral rectangle packing problem

This paper proves a corner occupying theorem for the two-dimensional integral rectangle packing problem,stating that if it is possible to orthogonally place n arbitrarily given integral rectangles into an integral rectangular container without overlapping,then we can achieve a feasible packing by successively placing a rectangle onto a bottom-left corner in the container.Based on this theorem,we might develop e?cient heuristic algorithms for solving the integral rectangle packing problem.In fact,as a vague conjecture,this theorem has been implicitly mentioned with different appearances by many people for a long time.     

基于改进凸包检测的芯片图像字符区域定位

针对半导体芯片在激光打印时可能出现字符倾斜、字符位置错误等缺陷,提出一种基于改进凸 包检测的半导体芯片图像字符区域定位方法。首先,利用三轴图像采集平台采集多幅半导体芯片图像,切分提 取出若干单幅芯片图像;其次,采用 Harris 角点检测获取图像角点分布图,改进凸包检测算法,剔除非字符区 域角点,获取最外围角点凸包线;最后,拟合凸包线最小外接矩形,定位字符区域位置。实验结果表明,与形 态学滤波定位方法、基于边缘特征的定位方法、基于字符纹理特征的定位方法和基于凸包及最小外接矩的定位 方法相比,该方法定位芯片字符区域准确度更高,且单幅平均运行时间少于其他方法 1/2,可有效减少计算量, 提高运算效率。     

Scandinavian Thins on Top of Cake: New and Improved Algorithms for Stacking and Packing

We show how to compute the smallest rectangle that can enclose any polygon, from a given set of polygons, in nearly linear time; we also present a PTAS for the problem, as well as a linear-time algorithm for the case when the polygons are rectangles themselves. We prove that finding a smallest convex polygon that encloses any of the given polygons is NP-hard, and give a PTAS for minimizing the perimeter of the convex enclosure. We also give efficient algorithms to find the smallest rectangle simultaneously enclosing a given pair of convex polygons.     

Optimal quadtrees for image segments

Quadtrees are compact hierarchical representations of images. In this paper, we define the efficiency of quadtrees in representing image segments and derive the relationship between the size of the enclosing rectangle of an image segment and its optimal quadtree. We show that if an image segment has an enclosing rectangle having sides of lengths x and y, such that 2N-1 × max (x, y) ? 2N, then the optimal quadtree may be the one representing an image of size 2N × 2N or 2N+1 × 2N+1. It is shown that in some situations the quadtree corresponding to the larger image has fewer nodes. Also, some necessary conditions are derived to identify segments for which the larger image size results in a quadtree which is no more expensive than the quadtree for the smaller image size.     

基于角点分段算法的岩石裂隙宽度测量及分析*

利用数字图像方法测量岩石节理裂隙宽度（开启度）,需要对岩石裂隙进行分段。由于节理裂隙的信息主要反映在其特征点（角点）中,故提出了一种角点分段算法。利用此算法对岩石裂隙分段,再利用改进的Ferret——最佳拟合长方形算法测量宽度,通过对所得结果进行分析可知,利用角点分段算法和最佳拟合长方形算法相结合测量岩石裂隙宽度,与其他测量方法相比不仅实现了计算机的自动测量,而且测量的精确度更高。     

基于非线性优化的长宽比未知矩形的位姿测量

提出一种新的基于非线性优化的长宽比未知矩形的位姿测量算法．该算法利用矩形顶点对应的4个像点,可有效地估计出矩形长宽比,并且给出矩形目标跟相机之间的相对姿态以及在矩形边长尺度下的相对位置．在该算法中,为了消除相对位姿和长宽比对计算精度的相互影响,将原问题分解为求解相对位姿和求解长宽比两个子问题．对求解相对姿态子问题建立关于相对位姿的代价函数,采用SE（3）李群的方法对相对位姿进行表示,通过优化代价函数对位姿进行求解;对求解长宽比子问题采用二分法搜索最优值的求解方法．通过实验验证了该算法在使用4个像点进行长宽比估计时的有效性和实时性．其相对计算误差小于3%,而且算法在普通PC上可以满足实时测量位姿的需求．     

A Best-first Branch-and-bound Algorithm for Orthogonal Rectangular Packing Problems

In this paper we discuss the problem of packing a set of small rectangles (pieces) in an enclosing final rectangle. We present first a best-first branch-and-bound exact algorithm and second a heuristic approach in order to solve exactly and approximately this problem. The performances of the proposed approaches are evaluated on several randomly generated problem instances. Computational results show that the proposed exact algorithm is able to solve small and medium problem instances within reasonable execution time. The derived heuristic performs very well in the sense that it produces high-quality solutions within small computational time.     

Obstacle recognition in front of vehicle based on geometry information and corrected laser intensity

Accurate identification and classification of obstacles in front of vehicle is an important part of intelligent vehicle safety driving. To solve the difficulties in distinguishing geometry similar obstacles and blocked obstacles, a real-time algorithm to accurately identify vehicles and pedestrians in a single frame was presented using laser intensity correction model and obstacle characteristic information. To complete the identification of obstacles, there are two classifications; the first classification according to the diagonal lengths of obstacles’ minimum enclosing rectangle, and then the second classification according to the mean and variance of intensity. As for different overlap criterion, result shows that the classification performance of our methods is better than other methods available.