基于欧氏距离的实时直线检测算法

提出一种新的直线检测算法。与已有算法不同,该算法并非通过坐标系的转换,而是基于将离散曲线各点前后k个点对间欧氏距离平方和定义为该点的直线度,并推导出直线段上除首尾有限个点外其余各点直线度最大这一性质。利用该性质,该算法首先运用Freeman链码的性质选择出物体边界上明显属于直线的像素,然后在剩余的边界点中通过计算并寻找连续直线度最大的点而定位出直线。实验结果表明,该算法具有较高的稳定性、实时性和准确性。     

基于Freeman链码的边缘跟踪算法及直线段检测

本文主要总结了目前几个常用的直线段检测方法。分析了当前边缘跟踪算法的不足。在此基础上,提出了一种基于Freeman链码的直线段检测方法,主要在边缘跟踪环节中对原有方法进行改进。实验表明,该算法能够快速,准确地检测直线段。     

基于Freeman链码的自由曲线直线逼近算法

提出一种简单而有效的直线逼近自由曲线算法.自由曲线轮廓采用Freeman链码描述,提出快速分割链码算法,得出逼近节点,从而准确地实现对曲线的逼近.此外,该方法不仅适用于直线、圆弧和非圆曲线,而且还适用于形状复杂,不能用初等解析函数直接表示的自由曲线.实验结果表明,该算法简单、快速、准确,并对自由曲线具有较好的逼近效果.     

一种快速实用的直线检测算法

总结了目前几个主要的直线检测算法,并分析了各个算法的优缺点,然后提出了一个新的基于链码的快速直线检测算法,新算法仅需两个约束参数,即最小直线段长度和最小直线段近似度。实验表明,新算法检测速度快、实用性强,适合实时处理。     

对Freeman链码分析的角点检测算法

针对传统的基于轮廓曲线的角点检测算法需要计算曲率和选取阈值的不足,提出一种对Freeman链码分析的角点检测算法,首先通过图像边缘检测,轮廓提取得到轮廓的Freeman链码,当链码发生变化时分析其连续前后多个点的链码是否符合一定的规则来判定角点,无需经过传统的角点阈值选取,曲率计算等步骤.实验通过与He&Yung、CPDA、Fast-CPDA和ARCSS角点检测器比较,结果表明本文算法在角点检测时准确率（ACU）最高;在变换实验中,本算法的平均重复率（AR）最高,由此可以得出本算法具有良好的角点检测性能.     

基于欧氏距离的拐点检测算法

拐点是数字图像中的一个重要信息载体,提出一种新的拐点检测算法,该算法并非寻找连续空间中曲率的离散近似计算方法,而是源于离散曲线的外观特征,推导出离散曲线上拐点处k个点对间欧氏距离平方和局部最小这一重要性质。基于该性质,本算法首先利用Freeman链码的性质过滤掉物体边界上明显不可能成为拐点的象素,然后在剩余的边界点中通过寻找该局部最小值定位出拐点。给出了本算法与四种著名拐点检测算法的对比实验。     

一个基于直线链码理论的快速直线绘制算法

直线的绘制是计算机图形学及ＣＡＤ的最重要的基础之一。本文把用于模式识别方面的直线链码理论，应用于直线的绘制，即用该理论对最有效的直线绘制算法－Ｂｒｅｓｅｎｈａｍ算法进行改进，使其有可能在主循环的一步中生成两个点，因而提高了直线的绘制速度。     

基于Freeman链码的几何图形识别算法

目前关于几何图形识别的算法存在的问题主要有准确率低,计算复杂度较高,运行时间较长等。利用简洁高效的Freeman链码算法结合几何图形特有的几何属性设计出新的算法,使其能够快速识别几何图形的顶点分布,并反映在一张边界震荡（boundary vibration,BV）曲线图上。该曲线图能够刻画几何图形的属性,如顶点的个数、距离分布,角度的大小,线段的曲直和图形的周长等。因此通过对曲线图的特征分析可以准确识别对应的几何图形。该算法不受图形的平移、旋转、放缩、噪声影响。为了测试算法的稳定性,仿真试验针对九种不同的随机生成且带噪声的几何图形,结果识别率较高,运行速度较快,达到了预期的效果。     

直线链码与识别

在70年代，Freeman首先提出了直线链码应满足的三个条件。之后，一些学者在这方面做了许多工作,包括进一步明确和形式化证明了这些条件以及根据这些条件提出了识别直线链码的算法。但是，这些工作都没有包括直线链码两端的详细分析和研究，以致在识别直线链码时在两端处形成模糊情形。本文详细分析和讨论了直线链码在两端处的情形，具体给出了直线链码两端应满足的条件，基于此提出了一个改进的直线链码识别算法，它能正确地识别包括两端的直线链码。     

基于链码检测的直线段检测方法

直线是图像的重要特征，直线参数是进行图像识别和直线段三维重建的重要基础数据。基于链码检测的直线段的检测方法分为4步：以边缘图像为基础进行链码检测；根据链码估计曲率，检测链码角点，并在角点处拆分链码；通过链码直方图检测直线链码；对直线链码进行直线参数估计，并根据连接准则，进行直线连接。实验证明，该方法可以对直线段进行有效的检测。     

二值图像中拐点的实时检测算法

鉴于数字图像中的拐点通常成为重要的信息载体,因此准确、稳定和实时地检测出拐点便成为拐点检测算法面临的主要问题,针对该问题,提出了一种新的二值图像中拐点的实时检测算法。该算法与传统基于边界链码的拐点检测算法不同,其是首先构建像素的k(k>8)邻域,并将图像中物体的边界表示为k邻域链码;然后根据曲率定义的差分形式计算各边界点处的曲率;最后通过检测曲率直方图的局部峰值精确定位出拐点,并利用拐角内部像素的颜色统计信息迅速判断出拐点的凸凹性.为验证该算法的效果,给出了该算法与4种已有算法的对比实验.结果表明,该算法不仅稳定性、准确性较高,而且算法简单,实时性强,并适合于嵌入式计算环境。     

一种使用轮廓差分的直线探测算法

直线探测是许多有关机器视觉应用场景的一项基本任务。通常,从复杂图像中探测直线需要诸如图像滤波,边缘提取等预处理过程,而这些预处理的质量对直线探测算法具有重大影响。为了规避预处理对后继操作的负面影响,本文引入了一种轮廓差分的概念,来刻画定方向直线存在的可能性,并基于此概念提出一种直线探测的新方法。该方法无需对输入图像进行任何预处理,仅仅在图像平面上直接计算轮廓差分,就可以将直线的探测问题演变成轮廓差分极大值的搜寻问题。对复杂的田间灰度图像的实验表明,本文方法能准确地标记出植株的位置,并且对噪声和模糊等干扰因素也较为鲁棒。     

Freeman链码压缩算法的研究

文中提出一种新的链码编码方法。在链码中的每个码是根据它与其前一个码之间的前进方向角度差来进行编码的。统计结果表明,这样编码的每个码值的出现概率是很不同的。角度差小的码值出现概率较大,而角度差大的码值出现概率较小。这样结合霍夫曼（Huffman)编码方法就可实现链码的压缩。新链码与现有链码进行了比较。比较结果显示新链码具有最小的平均码长1．97位／码。     

基于航拍图像的电力线自动提取

提出了一种用于从航拍图像中自动提取电力线的方法。该方法首先对图像进行预处理,然后选用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测,并对各种边缘检测的结果进行对比分析,得出canny算子检测到的边缘效果最为理想,最后采用链码跟踪法提取出电力线。实验结果证明该方法可以准确提取一定背景条件下的电力线,可以为电力线的后续处理提供重要的数据。     

一种快速检测图像角点特征的线搜索式方法

传统的图像角点特征检测方法在速度和准确性两方面难以兼顾. 针对该问题, 提出了一种角点特征检测的线搜索式方法. 该方法作用于一个以当前像素为中心核的圆掩模, 在该掩模内搜索通过核的所有直线, 如果存在一条直线不穿过核附近给定邻域以外的其他同值收缩核(Univalue segment assimilating nucleus, USAN)区域, 则当前像素点为角点. 论文论证了使用有限数目搜索线的可行性与必要性. 采用由粗及细的搜索策略, 动态设计搜索线的数目与搜索线上的检测点数目, 以提高检测速度. 提出了一种基于最大同值距离的新型非极大值抑制进行角点的精确定位, 并结合多种新型伪响应抑制措施, 有效地提高了算法的准确度. 实验结果表明该方法在准确性方面优于MIC、SUSAN和Harris等算法, 而且速度快, 仅稍慢于MIC算法, 具有优良的综合性能.     

基于DOG模型的线条检测算法

在计算机视觉领域，线条检测是图像低层次处理中一个重要的问题．文中提出一种基于双高斯差(DOG)模型的线条检测算法．分析比较了DOG检测器和高斯及高斯-拉普拉斯二阶微分检测器在线条检测方面的性能，解释了DOG函数和高斯及高斯-拉普拉斯二阶微分函数之间的关系，还给出了DOG检测器的线条检测范围并在二维空间中分析了其线条检测机理．实验中选用了指纹图像，实验结果表明DOG线条检测器能够对宽度在一定范围内的线条进行骨架提取。     

一种改进的线搜索式角点检测方法

针对线搜索式角点检测方法在对实际图像进行应用时检测效果的不足,提出一种角点优先级的判别函数,应用自适应非最大抑制（ANMS）,并结合二次过滤器来提升检测速度并控制角点数量,使检测出的角点均匀分布,避免角点聚簇的现象。实验结果表明,改进后的算法能使角点检测更为迅速且分布更为合理均匀,能够很好的适应图像拼接等实际应用。     

基于Freeman链码的圆识别方法

在研究圆的Freeman链码性质并得出圆的Freeman链码与其对称链码的关系后,提出了一种基于Freeman链码性质的圆识别方法,通过圆的Freeman链码与其对称链码的相似度和奇偶码值出现的次数对圆进行识别。实验结果表明,该方法识别准确、效率高。