基于直线拟合的文本倾斜检测算法

在文本扫描输入的过程中,文本图像不可避免地会发生倾斜,而布局分析及字符识别算法对页面倾斜十分敏感,因此倾斜检测和校正是文档分析预处理中的重要环节。提出了一个基于直线拟合的倾斜检测方法,它对文本图像二值化、分块,进行Fourier变换获得Fourier光谱,提取Fourier光谱中反映倾斜角的特征点,然后对特征点进行拟合处理,最后获得页面倾斜角。实验结果表明,该方法能够精确检测文本的倾斜角度,并且不受文本布局、行间距以及字体的影响。     

直线拟合算法

不管是平面直线拟合,还是空间直线拟合,直线拟合的应用范围都很广泛。文章对两种不同维度的直线拟合算法进行了综合介绍。其中空间直线拟合根据最佳平方逼近原理和最速下降法以及所给离散点的均值求得,并通过试验验证了此算法运算结果的正确性。该算法因为同时考虑了x、y、z不同方向的误差,所以准确度较高;同时因为采用了最速下降法,所以精确度可以任取,运算速度较快。     

用最优化方法求解传感器最佳拟合直线

介绍一种采用最优化方法—黄金分割法（０．６１８法）求解传感器最佳拟合直线的新方法。这种方法适用于各种类型的线性传感器，可以求出传感器的最小非线性误差及相应的最佳拟合直线。具有编程简单，运算速度快，精度高等优点，是一种新型实用的求解方法。     

最小二乘法分段直线拟合

曲线拟合是图像分析中非常重要的描述符号。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法,然而一般的最小二乘法有一定的局限性,已经有不少学者对其进行了一些改进。进一步对最小二乘法进行改进,提出一种新的分段直线拟合算法来代替多项式曲线拟合,以达到简化数学模型的建立和减少计算的目的,使其能够更好地对点序列进行拟合。     

直线拟合法用于确定络合物的组成

在一系列体积相同的容量瓶中,加入一定量的金属离子 M 和一种配位体 R’(R’适当过量),以及浓度逐步增大的显色剂 R,并加入反应所必需的其它试剂,稀至刻度,摇匀。测量它们的吸光度,可得一系列吸光度 A_i。再用一个同一容量的容量瓶,加同样量的 M 和 R’,并加入过量的显色剂 R,使 M 最大限度地被 R 络合成 MRaR_b,此时所测吸光度为最大吸光度 A_(max)。根据络合平衡的原理,应有:     

基于IRANSAC-IRLS直线拟合算法及应用

针对工业视觉检测中直线边缘存在沾连、毛刺等噪声,导致拟合效率不高、精度较差的问题,提出一种基于梯度方向改进的随机采样一致性（improved random sample consensus,IRANSAC）的迭代加权最小二乘（iterative reweighted least-squares,IRLS）直线拟合算法,即IRANSAC-IRLS算法。首先,利用直线上边缘点的梯度方向相近,将梯度方向引入边缘点RANSAC拟合,来降低错误的随机抽取的次数;然后,对IRANSAC提取出来的局内点进行迭代加权最小二乘拟合,求得最终的直线参数。在噪声点比例为20%、40%、60%、80%的条件下,将IRANSAC-IRLS与基于随机采样一致性算法的最小二乘（RANSAC-LS）拟合算法的仿真实验结果进行对比,IRANSAC-IRLS比RANSAC-LS的拟合效率分别提高16.3%、41.9%、47.5%、53.2%,拟合精度分别提升14.3%、16.7%、44.0%、69.0%。     

直线拟合程序QB与VB的互换

本文以直线拟合程序为例，讨论了QB与VB之间互换问题。     

最小二乘法直线拟合数据处理的VB程序设计

利用Visual Basic语言实现对数据的最小二乘法处理,使数据处理非常方便且可靠性高,避免了大量的计算过程,保证数据处理的质量和效果.     

求传感器最佳拟合直线的新方法

提出了一个能够求得最佳拟合直线和最小独立非线性误差的新方法。这个新方法是一种把最小二乘直线进行“逐步逼近转动操作”的方法。这样,使人们长期希望在实际上求得最小独立非线性误差的愿望得以实现。这个新方法对于所有线性传感器和传动装置都是普遍适用的。     

基于几何距离准则的新数据拟合方法

基于最小二乘法准则的传统数据拟合方法对自变量为随机变量的向量数据拟合效果不理想。有鉴于此,本文提出几何距离平方和最小的新数据拟合标准,给出基于新标准下的新数据拟合方法,同时给出数据拟合参数求解的优化算法。仿真实验表明,在用于自变量为随机变量的向量数据拟合时,用新数据拟合方法的拟合精度比用最小二乘法的拟合精度要高。     

一种新型指针仪表识别方法研究

本文在简单介绍指针式仪表及其常用识别方法的基础上，提出了一种基于最大灰度相减法的新型识别方法。然后详细介绍了这一方法的工作过程，着重阐述了几个关键环节所用到的图像处理算法。最后，给出了试验的结果及分析，指出了优化的途径。     

基于最小二乘的正交距离拟合方法研究

对点云进行拟合以获得信息模型是许多工程应用领域的一个核心问题,其目的是根据设计模型和规范的要求,高精度地对三维部件、工件进行检查、检核。在最小二乘原理的基础上,阐述了一种新的拟合方法--几何正交距离拟合,运用这种方法的算法处理标准几何体测量数据,并与一般代数拟合方法处理结果进行比较,分析了同一几何体运用不同方法对拟合结果的影响。得出在测量点误差较大的情况下和进行曲线曲面拟合时,几何正交距离拟合方法优于一般代数拟合方法。     

点线光流预测机制的图像序列运动直线跟踪

目的 针对复杂场景图像序列中运动直线特征的提取、跟踪问题,提出一种基于点、线光流预测机制的图像序列运动直线跟踪方法。方法 首先根据图像直线的表达式定义点、线光流基本约束方程,由基本约束方程推导出关于点光流与直线光流对应关系的3个重要推论。然后依据点、线光流对应关系,利用图像序列中直线特征上的像素点光流计算直线光流的估计值并根据直线光流阈值筛选图像序列运动直线。最后由筛选出的运动直线及直线光流估计值计算直线的预测坐标并在Hough域内进行跟踪匹配,得到图像序列运动直线跟踪结果。结果 通过合成及真实图像序列实验验证,本文方法能够准确地筛选出图像序列中感兴趣的运动直线,并对运动直线进行稳定地跟踪、匹配,直线跟踪结果未产生干扰直线的误匹配,直线跟踪时间消耗不超过12 s。结论 相对于传统的直线跟踪、匹配方法,本文方法具有较高地直线跟踪精度和较好的鲁棒性,更适用于复杂场景下的运动直线跟踪、匹配问题。     

正交距离椭圆拟合法的推广及其实现

同心椭圆弧的拟合问题存在于计算机视觉、天文图像处理、CAD等领域。将椭圆的正交几何距离拟合算法推广到多个同心椭圆弧拟合上,提出一种同心椭圆弧拟合的处理方法。文中还给出了该方法实现的具体步骤和伪代码,该方法将单一圆、椭圆的拟合以及多个同心圆和椭圆的拟合统一了起来。实验表明该方法稳定、有效。     

弧焊机器人直线轨迹精度测试研究

在传统平面最小二乘拟合方法的基础上,提出空间直线拟合的方法。利用该方法对弧焊机器人的直线轨迹进行了拟合,拟合结果显示,机器人实到轨迹与指令轨迹之间存在较大误差,通过分析误差分布情况可以为机器人的位姿误差补偿及精度优化设计提供依据。     

基于曲线拟合函数和GPU的地形无缝渲染

针对大规模地形实时渲染时不同层次细节过渡产生的画面不连续性问题,以及计算机实时调度大量数据而造成帧速较低的问题,提出了一种基于曲线拟合函数和GPU加速的地形实时绘制方法。根据采样数据点采用最小二乘法构造曲线拟合函数,通过曲线函数控制不同层次网格顶点的布局,从而消除因层次细节变化产生的裂缝。同时根据分辨率不同构建金字塔模型,针对不同层次细节区域数据进行有损或无损压缩,依据视点运动预测实时解压相应数据。实验表明,该方法在地形实时渲染阶段,在保证了较高帧速率的同时,利用视点运动预测保证了帧速率变化小,有效的消除了裂缝,增强了画面效果。     

基于改进遗传规划算法的数据拟合*

针对传统数据拟合方法需预先估计基函数、依赖于应用领域等问题,基于遗传规划的动态可变特性,提出将遗传规划与最小二乘法结合,设计具有一定通用性和自适应能力的数据拟合算法。在分析传统遗传规划算法的基础上,详细介绍了算法改进方法,并针对各种类型的拟合数据进行了对比实验。实验结果表明,该算法不仅可以应用到多种场合,而且可以提高拟合效率与精度。     

基于文本特征及二次矫正的指针式仪表自动读数算法

现有的指针式仪表读数算法常通过检测仪表的刻度进行示数识别,但仪表图像中的刻度包含的特征较少,从而容易出现误检测。针对此问题,提出了一种新的指针式仪表自动读数算法,该算法通过选取较大区域的图像特征大幅度地提高了仪表读数识别的鲁棒性。由于指针刻度值文本是各类仪表具有的共同部分且具有远多于刻度图像的特征,因此所提算法以刻度值文本作为识别依据,首先通过卷积神经网络检测仪表图像中的刻度值文本,并使用其位置坐标来拟合仪表的圆心,在得到圆心的基础上通过极坐标变换及图像二次矫正将圆弧形的刻度区域转换为水平直线型的区域,同时被识别的文本值也用于改进距离判读法。该方法与其他读数算法的比较结果表明,该算法具有较高的读数准确率,引用误差在0.5%以下,且在复杂拍摄条件下具有更高的鲁棒性。     

基于蒙特卡罗最小二乘的实验数据拟合方法

采用最小二乘法拟合化工实验数据,相关系数接近于1,精度高,但所得的结果与经验关联式大相径庭。蒙特卡罗方法是一种基于概率模型的非确定性数值方法。蒙特卡罗最小二乘拟合方法处理化工实验数据,应用中更为灵活,适用范围更广。在Excel电子表格中,利用工作表中的数据与VBA混合编程很容易完成蒙特卡罗最小二乘数据拟合,VBA实现与Excel电子表格的数据通讯及并行处理实验数据,读取工作表中的实验数据,计算随机点的大致搜索范围,进行最小二乘统计分析,将结果输出到工作表中。蒙特卡罗最小二乘拟合方法采用与最小二乘法相同的精度标准,在符合大数定理的基础上,精度大幅度提高。蒙特卡罗方法在随机搜索点较小时,误差很大,当随机搜索点达到10000时,其精度与最小二乘法相差无几,却得到与经验关联式十分接近的准数关系方程,取得了实践与理论统一的实验效果。     

基于VC++和Matcom混合编程的函数最佳拟合的确定

工程中对得到的实验数据进行拟合,常采用最小二乘法,拟合函数多采用代数多项式.但当多项式次数比较大时,会出现病态问题,从而导致计算结果误差增大,于是在拟合时应避免产生过高次数的多项式,就有必要确定次数较低的最佳拟合.针对基本初等函数,论述确定最佳拟合的方法,并结合VC 和Matcom混合编程,快速准确实现最佳拟合.通过分析实验结果,证明了方法的有效性.