基于边缘融合的多图像直线提取算法

该文提出了一种新的基于边缘融合的多图像直线提取算法，该算法首先对所有多图像分别提取边缘，然后通过将多图像对应的梯度方向相似的、相邻近的边缘编组，以形成融合的直线支持区域，最后基于最小二乘的方法从直线支持区域拟合出直线段，并提取直线属性．该文提出的算法把边缘的相位信息作为融合要素，能够从复杂的图像中提取出相当低对比度的直线，并且通过分析多图像边缘之间的特性，提出相位压缩和融合编组方案，不仅可以充分融合互补信息还有效降低了算法复杂度．真实的遥感图像直线提取结果表明了该文算法的有效性．     

一种稳健的直线提取和匹配算法

在空间机器人遥操作中,需要快速的求解图像的摄像机参数来对操作对象进行三维建模.通过利用匹配直线的对应关系,可以直接求出图像的摄像机参数,而且比用角点匹配求得的结果具有更高的可靠性.现有的直线提取和匹配算法虽然已经有很多,但是大部分都比较耗时,不能满足实时性的要求.针对空间机器人遥操作等实时性较强的应用,提出了一种基于直线支持区域的稳健、快速的直线提取和匹配算法.实验结果表明了该算法的有效性.     

直线模板去噪法中的加权算子研究

图像中存在带状和块状噪声时,用传统去噪方法会提取出假边缘,使用直线模板去噪法可以有效去除上述假边缘.为了增强直线模板去噪能力,引入了加权算予.同时为了减少其他带状和块状噪声的影响,提出了对模板中心邻近区域灰度差值归一化,并设计了灰度正态分布模型下的加权直线算子.经过处理实际钻针图像,证实该算法能较好地去噪.     

一种新的直线特征提取和定位算法

提出了一种从图像中精确提取直线特征并定位其端点和方向的新方法，克服了传统边缘跟踪算法的局部性。算法首先跟踪边缘点，递归分割成离散直线段，然后从全局角度合并这些离散的直线段，最后给出了两种鲁棒的直线拟合策略。实验结果表明该算法具有良好的性能，能够适用于较广范围的真实图像。     

基于模板搜索的高分辨率SAR图像机场提取方法

针对高分辨率SAR图像机场提取问题,设计了以尺度变换、边缘检测、短线提取、短线连接、平行线提取和验证识别等流程的机场提取方案,并针对机场跑道特点在短线提取和短线连接两个关键步骤上提出了新的算法。直线提取利用了边缘线的结构特征,将边缘曲线看成三种线基元的组合,能从边缘图像中快速拟合出短直线。短线连接提出了一种基于模板搜索的直线连接方法,将短直线连接问题转化为在模板参数空间里搜索峰值的问题。实验表明,本文方法简单快速可行。     

高分辨率遥感图像中机场跑道快速检测方法

在分析机场跑道结构特征的基础上，提出了一种从高分辨率遥感图像中检测机场跑道的方法．具体介绍了嵌入置信度的边缘检测算法和基于线基元的直线提取方法，前者增加了检测结果的可靠性，后者加快了跑道检测速度．最后的实验结果表明本文算法是快速、稳健的．     

一种新的直线提取算法研究

研究了一种快速的图像直线提取算法。将边缘按方向划分成若干子边缘,利用判据从子边缘提取出局部直线,然后依据准则合并相应子边缘得到全局直线及参数。准确提取出图像中的直线特征及端点和方向等参数。实验结果表明,算法比Hough变换更准确、快速、可靠地提取图像的直线特征。     

高分辨率人造目标影像中伪直线剔除方法

高分辨率影像中的伪直线是人造目标提取过程中增加计算复杂性和降低提取结果可靠性的一个主要因素。针对现有基于边缘检测的直线提取算法不能有效剔除伪直线的缺点,提出了一种可行的方法用来剔除伪直线。该方法体现在直线提取的两个不同阶段：一是在边缘点编组前,通过引入12个过滤模板来剔除部分编组过程中可能拟合成伪直线的边缘点;二是对于已提取出来的每条直线,依据它们两侧邻域图像的灰度分布特性来判定直线的真伪。大量实验结果表明,该方法能够有效剔除由图像噪声或不规则天然地物拟合得到的绝大部分伪直线,而几乎不影响提取对应人造目标的真直线。     

自适应分区的相位编组直线提取算法

针对目前相位编组方法抗噪性能差及固定梯度分区方式局限性等问题,提出了一种基于自适应分区的相位编组直线提取算法。首先采用自适应平滑和Wallis滤波对影像进行预处理及边缘检测;然后,采用自适应分区的方式确定出适应于图像的最优分区方式,从而生成直线支持区;最后,进行最小二乘直线拟合及直线合并。实验结果表明,该算法能有效地解决噪声及固定梯度分区方式造成的提取直线断裂、误提取等情况,直线提取完整、准确,适用性强。     

基于边缘块的线段提取方法

为了解决传统直线提取算法中由于梯度信息孤立而造成检测效果不理想的问题,本文提出结合边缘块的连通域信息进行边缘连接的直线提取方法.首先提取图像边缘图,利用边缘点的连通域,建立边缘点标注模型,进行边缘块搜索.然后用邻接矩阵统计边缘块之间的位置信息,采用深度优先搜素算法,得到初始路径.最后利用直线的几何特征作为路径筛选条件,完成图像直线特征检测.通过理论分析与实验研究表明,该算法可以有效地完成各类场景中的直线特征提取.     

一种基于尺度空间理论的直线抽取算法

抽取直线方法是计算机视觉中尚完善的问题之一,在若干多尺度边缘检测方法的基础上,提出了把线结构作为一种尺度空间特征的新思路,这样直线抽取过程就转化为尺度空间中的特征分析过程,通过分析线结构在尺度空间中的演化规律,提出了一种稳健的直线抽取算法,对合成图象产自然景物图象的实验结果表明了新方法的有效性。     

从航空遥感图像中自动提取主要道路

如果能自动地从航空遥感图像中提取出道路网,将会简化城市地物目标的分类和测量过程.该文根据城市主要道路在图像中的特性进行了模型化处理,进而提出了基于直线的、自动提取的方法.算法重点考虑到成像过程中必然引入的各种噪声,用高斯分布函数模糊化直线参数,使提取具有良好的稳健性.算法中的参数选择都是通过理论分析所得,因此,提取过程实现了自动化.实验结果表明,该方法能够从实际航空遥感图像中提取出主要道路网.     

多重约束条件下的LBD描述子与直线段匹配

目的 针对直线描述子匹配算法缺乏有效的几何约束,且易受弱纹理、尺度变化的影响,提出一种结合多重约束条件的LBD描述子的直线段匹配算法（LBDs）。方法 该算法以LSD算法提取的直线段作为匹配基元,利用SIFT匹配得到的同名点构建同名三角网约束确定候选直线;参考影像上以目标直线段为中心轴建立该直线段的矩形支撑域;根据目标直线段端点及其支撑域四角点在搜索影像上的核线约束建立候选直线段的对应支撑域;利用仿射变换统一目标直线段及候选直线段支撑域的大小;将直线段支撑域分解为大小相等的条形带,通过计算每个条形带的描述符得到该直线段的描述子,依次完成目标直线段与候选直线段LBD描述子的构建;分别计算目标直线段与每个候选直线段描述子向量间的欧氏距离,将满足最近邻距离比准则的候选直线段作为匹配结果;最后选取角度约束对匹配结果检核,确定同名直线。结果 实验选取网上公开的3组分别存在角度、旋转、尺度变换的近景影像对作为实验数据,采用LBDs分别对其进行直线段匹配实验,并与其他直线段匹配算法进行对比分析,实验结果表明,LBDs获取同名直线数目约为其他算法的1.061.41倍,匹配正确率也提高了2.411.6个百分点,从匹配效率上来看,LBDs更为耗时,但兼顾该算法匹配获得同名直线数目、匹配正确率及运行时间,LBDs的鲁棒性更强,匹配结果的准确性与可靠性较高。结论 结合多重约束条件构建的LBD描述子对于存在角度、旋转和尺度变化的影像进行直线匹配过程中具有稳定性。     

一种实时鲁棒的直线提取技术

视觉系统在自主机器人对外界的感知中扮演着重要的角色,所处环境的多变要求机器人视觉系统必须能够实时、自适应地处理所采集的图象.直线是图象分析中一种非常重要的中层描述符号,已有的算法较多,但是在实际应用中都无法满足上述要求.提出了一种新的直线提取技术,它从边缘提取和直线识别两方面减少运行时间并提高自适应性.实验结果和实际运行表明,该算法在处理速度和自适应性上优于传统直线识别算法.最后,给出了该算法在RoboCup四足机器人组比赛中的应用,即比赛场地上直线的识别以及以直线为基础的椭圆和角的识别.     

A way to detect the straight line trajectory of an immovable point for estimating parameters of geometrical transformation of 3D images

When 3D images are matched by using the immovable point method, the problem of detecting the straight lines in the binary 3D image that consists of points suspicious for immobility occurs. True immovable points are a thin approximately straight line being among the chaotically dispensing points. False straight line trajectories, which are parallel to the true one, are also possible. In this work a procedure for searching all straight lines in 3D binary images and detecting the true trajectory among them is described.     

自动提取化学分子结构静态图像的交点信息

化学结构式(图)是化学分子惟一、无二义的描述形式,其主要由原子和化学键构成,在静态图中一般以端点和交点表示原子,以直线表示化学键。本文重点研究了化学分子结构静态图中交点信息的自动提取,主要工作如下:(1)总结了化学分子结构中的3种交点类型,即2条直线的交点表示CH2,3条直线的交点表示CH,4条直线的交点表示C,规范的提出了交点的3个定义,为后续自动提取化学分子结构静态图像的交点信息奠定了基础;(2)基于hough变换,从图像空间映射到参数空间,再联合参数空间和图像空间信息来提取直线,解决了峰值扩散现象,避免了伪直线出现;(3)记下每条直线的(ρ,θ)值,判断直线间有无交点,有则根据交点类型的3个定义,分析交点的类型,提取交点的信息,记录交点间的链接关系。最后,通过对若干幅化学分子结构的BMP图做实验,统计得出交点提取的准确率在75%左右,结果表明此方法可行。本研究为自动提取静态化学分子结构图的信息提供了证据。     

The Interpretation of Line Drawings with Contrast Failure and Shadows

In line drawings derived from real images, lines may be missing due to contrast failure and objects with curved surfaces may cast shadows from multiple light sources.This paper shows that it is the presence of shadows, rather than contrast failure, that renders the line drawing labelling problem NP-complete. However, shadows are a valuable visual cue, since their presence is formally shown to reduce the average ambiguity of drawings. This is especially true when constraints concerning shadow formation are employed to differentiate shadow and non-shadow lines.The extended junction constraint, concerning straight lines colinear with junctions, compensates the loss of information caused by contrast failure. In fact, we observe the contrast failure paradox: a drawing is sometimes less ambiguous when lines are partly missing due to contrast failure.It is known that the coplanarity of sets of object vertices can be deduced from the presence of straight lines in the drawing. This paper shows that these coplanarity constraints are robust to the presence of contrast failure.     

一种基于多特征融合的直线提取算法

该文研究了一种在图像中提取直线的算法。直线提取需要尽量将那些因噪声影响而断裂的直线连接起来,同时,还要尽量避免过度连接,才能形成正确反映图像事件实质的特征。该文使用了多种特征作为判断直线是否可以连接的证据,因而降低了误判的可能。对仿真图像和真实图像所做的实验显示了该算法的有效性。     

循环生成对抗网络的线稿图像自动提取

目的 动漫制作中线稿绘制与上色耗时费力,为此很多研究致力于动漫制作过程自动化。目前基于数据驱动的自动化研究工作快速发展,但并没有一个公开的线稿数据集可供使用。针对真实线稿图像数据获取困难,以及现有线稿提取方法效果失真等问题,提出基于循环生成对抗网络的线稿图像自动提取模型。方法 模型基于循环生成对抗网络结构,以解决非对称数据训练问题。然后将不同比例的输入图像及其边界图输入到掩码指导卷积单元,以自适应选择网络中间特征。同时为了进一步提升网络提取线稿的效果,提出边界一致性约束损失函数,确保生成结果与输入图像在梯度变化上的一致性。结果 在公开的动漫彩色图像数据集Danbooru2018上,应用本文模型提取的线稿图像相比于现有线稿提取方法,噪声少、线条清晰且接近真实漫画家绘制的线稿图像。实验中邀请30名年龄在2025岁的用户,对本文以及其他4种方法提取的线稿图像进行打分。最终在30组测试样例中,本文方法提取的线稿图像被认为最佳的样例占总样例84%。结论 通过在循环生成对抗网络中引入掩码指导单元,更加合理地提取彩色图像的线稿图像,并通过对已有方法提取效果进行用户打分证明,在动漫线稿图像提取中本文方法优于对比方法。此外,该模型不需要大量真实线稿图像训练数据,实验中仅采集1 000幅左右真实线稿图像。模型不仅为后续动漫绘制与上色研究提供数据支持,同时也为图像边缘提取方法提供了新的解决方案。