基于直线段提取及其参数化的矩形重构方法研究

文章根据矩形目标边缘二值图的特点,提出一种基于直线段提取及其参数化的矩形目标重构方法,实现矩形目标位姿参数高精度快速求取。该文提出的矩形目标重构方法主要分两步进行:首先从矩形目标边缘图像的二值图中提取出所有直线段,并将直线段参数化;其次由参数化的直线段提取出近似矩形,再由近似矩形重构出精确的目标矩形,并计算其位姿参数。该文提出的算法可应用于机器人装配及目标跟踪中。     

基于改进Hough变换的城市道路网络提取算法

Hough变换常常用来提取直线,但是Hough变换无法区别直线和直线段,且时间复杂度和空间复杂度都较大,通过增加一个二维计数器使Hough变换能查找直线段,并利用Canny算法先提取图像边缘,对Canny算子检测到的边缘点的方向角进行变换,减少了Hough变换的计算量和提高提取精度。根据城市道路网络的卫星特征,对图像做先期处理,然后将改进的Hough变换用于城市道路网络的提取,经实验验证了算法的有效性。     

基于多传感融合的车道线检测与跟踪方法的研究

车道线的有效检测与跟踪是智能车正确识别道路的前提。针对现有车道线检测与跟踪算法的效率不高的难题,提出一种基于视觉传感器和车道级高精度地图相融合的车道线检测与跟踪方法。该方法首先用改进的Hough变换提取边缘线段,其次基于滤波预测与更新车道线模型状态参数,最后结合高精度地图中车道线先验模型参数,跟踪车道线轨迹。现场实测结果表明,算法的实时性和鲁棒性满足算法性能评价体系的各项指标,较符合智能车对车道线检测的要求。     

基于像素块的边缘直线检测算法

提出基于像素块的边缘直线检测算法.先在取定的像素块中建立模板,在原图上移动像素块并用模板进行比对,对累加变量进行累加,而后用阈值判定法则进行判断,最终确定出边缘直线段.通过编程试验证明了其算法的有效性.     

图像中任意三角形检测方法

提出了一种基于加窗Hough变化的任意三角形检测方法。选择适当大小窗口在图像中滑动,以窗口中心为坐标原点对窗口内图像作Hough变换,在图像的Hough域中检测直线段,从检测出的直线段中找出满足三角形条件的线段组合,然后定位这些线段构成的三角形。实验表明该算法能够有效检测出任意三角形,改变线段的长度条件或角度条件还可以检测直角三角形、等腰三角形、等边三角形等特殊三角形。该算法还可以实现在图像中检索三角形目标的功能。     

矿物显微图像中的直线段特征提取算法

直线段特征作为图像中一种特殊的纹理信息,是图像分析、目标识别中的基本元素。矿物的双晶等光学性质在矿物显微图像中表现为具有定向性的直线段。针对矿物图像,提出了一种基于图像梯度信息的动态阈值区域生长的直线段检测算法。该算法能通过提取边缘梯度方向相似的边缘从而得到候选直线段区域,并根据直线段区域内特征点的密度大小判定区域有效性以达到降低矿物图像中噪声、其他纹理造成的误提取。实验结果表明所提算法能够提取矿物图像中的直线特征。     

基于机器视觉的锚杆异常快速检测方法

现有的锚杆异常人工检测方法只能对单根锚杆进行抽检,无法全面检查锚杆异常情况,且效率较低。锚杆有异常时,杆体露出段往往出现长度或角度变化,甚至发生脱落。根据锚杆出现异常时露出段长度、角度会发生变化的特点,以巷道巡检机器人为平台,基于机器视觉技术设计了一种由锚杆图像匹配与提取、锚杆特征检测构成的非接触式锚杆异常快速检测方法。在锚杆图像匹配与提取阶段,采用感知哈希算法进行采集图像与原始图像匹配,采用直方图均衡化实现图像增强,采用YOLOv3算法定位并提取锚杆区域;在锚杆特征检测阶段,采用双边滤波与Canny边缘检测算法提取锚杆图像边缘信息,采用直线段检测算法提取锚杆图像直线段,结合锚杆轮廓可视为一组平行线的特征,实现锚杆长度、角度特征提取,并与原始图像锚杆特征进行对比,实现异常检测。通过在实验室制作数据集对锚杆异常快速检测方法进行实验,结果表明该方法可快速、准确地检测出锚杆异常。     

图象处理中边缘检测技术的研究

边缘检测是计算机视觉和图象处理中基础而又重要的课题。综述了目前边缘检测技术和边界跟踪技术 ,归纳了各种边缘检测方法和边界跟踪算法 ,以实际图象为例比较了这些方法。     

对边缘不突出的显微镜影像进行边缘特征提取与Hough直线检测

文章主要介绍如何对边缘不突出的显微镜进行边缘特征提取与Hough直线检测,其中涉及到数字图像处理中的边缘检测、图像二值化及Hough直线检测算法。     

运动目标的检测与跟踪的研究

提出了一个基于TMS320C6201的DSP系统下的运动目标检测方法,主要应用于反坦克导弹系统.首先进行滤波,然后根据自适应梯度算法(边缘检测)计算出运动目标的位置,利用相关跟踪算法和记忆外推跟踪算法相结合实现复杂背景中运动目标的实时跟踪.给出运动目标检测和跟踪的实验结果.     

边缘跟踪算法的图像线条画生成

给出一种基于边缘跟踪算法的图像线条画生成算法。该算法由边缘跟踪和线条画绘制两部分组成。在边缘跟踪中,提出基于相异性度量的边缘跟踪算法,以使利用边缘检测算子得到的边缘能够归类、连接;在线条画绘制过程中,引入非均匀B样条对不连续边缘进行插值并使用高斯平滑以获得连续光滑的边缘线条,然后以线条的曲率为依据,生成画笔,实现线条画的绘制。实验给出了本文方法生成的图像线条画的结果,实验结果表明,本文方法能够迅速快捷的生成较高质量的线条画。     

EDTriangles: a high-speed triangle detection algorithm with a false detection control

We present a high-speed method for triangular object detection. The proposed method utilizes the recently developed, real-time edge segment detection algorithm, Edge Drawing; hence, the name EDTriangles, which consists of a detection stage and a validation stage. In the detection stage, EDTriangles extracts edge segments from the image using Edge Drawing and converts these edge segments into line segments, which are then converted into line pairs according to the angles between the line segments and the distance between their endpoints. Next, the line pairs are combined together using some heuristics to generate many triangle candidates, some of which are valid detections and some invalid. Finally, in the validation stage the candidate triangles are validated using the Helmholtz principle and number of false alarms computation to eliminate false detections. Experimental results show that EDTriangles runs very fast, detects various types of triangular objects ranging from narrow to wide-angled triangles and offers a higher detection performance compared to some of the well-known triangle detection algorithms found in the literature.     

基于改进的Mean Shift方法的高分辨率遥感影像道路提取

遥感影像的道路提取长期以来一直是数字摄影测量未能解决的难题之一。本文在探讨了均值漂移、区域分割、边缘检测、轮廓跟踪的基础上,提出一种基于均值漂移和利用统计面积去除和合并小区域的道路提取算法,并采用数学形态学方法消除错误道路,利用轮廓跟踪法获取道路的边缘,实现道路的提取;通过与基于区域分割、边缘检测算法提取结果对比,结果表明,本文的算法进行道路提取的效果更好。     

面向移动增强现实的室外阴影实时检测技术

针对目前移动视点下视频阴影检测算法存在的误检测率高和边缘连续性差的问题,提出了一种基于边跟踪、边检测框架的实时阴影检测算法.首先对前后2帧重叠的阴影部分进行2次光流跟踪,并筛选掉前后向跟踪误差较大的点,通过Canny边缘置信保证跟踪边缘的准确性;然后通过基于光流的区域划分法得到待检测的新增区域;其次,针对纹理边缘误检测...     

基于改进LSD和AP聚类的路径边缘识别策略

起重机金属结构攀爬机器人的路径边缘识别策略分为 3 个步骤。①图像预处理,利 用改进的过颜色算子进行灰度化;②使用基于支持向量机(SVM)最优分类线的方法确定梯度阈 值,并增设主方向角约束,改进线段分割检测(LSD)算法,得到直线段检测图像;③对直线段进 行特征提取,构建聚类数据集,基于数据集动态变化的特点,将基于先验信息的判别模型与近邻 传播(AP)聚类算法相结合,改进 AP 聚类算法,对直线段进行聚类,筛选出构成路径边缘的直线 段,并拟合得到最终的路径边缘线。实验结果表明,相较 AP 聚类和其他聚类算法,改进 AP 聚 类算法的筛选准确率最高;基于改进 LSD 和 AP 聚类的路径边缘识别策略的识别成功率为 96%, 且满足精度和实时性要求。     

高速路的车道检测与车辆跟踪

基于智能交通的快速发展,研究了基于高速路的车道检测和车辆跟踪技术.对于多车道检测,根据路面与分道线灰度级相差较大的特点来实现车道路面的分割,接着结合直线方程和Catmull-Rom Spline插值算法来拟合分道线.对于单车道检测,首先基于HSV颜色空间和Sobel边缘提取方法对其进行有效分割,接着在透视变换空间中提取分道线坐标点并用二次多项式拟合分道线.针对车辆检测,使用Hog+Gentle-Adaboost分类算法实现无人车前方路面车辆的检测,接着基于车底阴影的特征对车底阴影进行检测以验证学习算法检测到的车辆区域的真伪性.针对车辆跟踪,采用动态二阶自回归模型的方法预测车辆的状态.其中,对于粒子滤波固有的粒子退化问题,引入Thompson_Taylor算法改善了粒子退化和低多样性的缺陷.本文的车道检测和车辆跟踪算法能较容易地移植在嵌入式平台,可靠性和准确性较高,且有助于进一步实现车道偏离报警和前向防撞系统.     

基于肤色质心与边缘自生长的手势分割算法

针对现有手势分割方法难以在类肤色背景下从图像中高效完整地分割出静态手势的问题,提出一种基于肤色质心与边缘自生长的手势分割算法。利用肤色模型得到手势区域的质心,质心可降低后续边缘检测算法的计算量;利用改进的边缘检测算法得到手势边缘,同时提出一种边缘自生长算法,能有效补全局部断裂边缘,增强后续分割效果;将肤色信息与边缘信息进行差分运算分离类肤色背景,再用连通域及形态学处理去除以得到最终手势图像。实验结果证明,该算法较传统肤色模型及同类算法,能更加快速准确地在类肤色背景下分割出手势图像。     

瞳孔亚像素边缘检测与中心定位

为提高视线跟踪系统的分辨率和精确度,提出了一种亚像素精度的边缘检测与中心定位算法。利用设计的一维边缘检测算子对瞳孔像素级边缘点进行提取,然后利用边缘点小邻域内梯度方向上图像信息,进行亚像素边缘位置检测,最后经椭圆拟合确定瞳孔中心的精确位置及瞳孔形状参数。仿真实验验证了算法的有效性,提出的算法已被成功应用于实时视线跟踪系统中。     

图像纹理区检测及分割算法研究

图像纹理区是指在进行边缘检测时边缘分布相对密集,并存在一些伪边缘的区域。研究表明,现有的很多图像处理算法的误差集中在纹理区。图像纹理区分割的目的就是将这一区域分割出来以便对其采用不同的处理方法。本文提出了一种基于模糊增强的图像纹理区检测及分割算法。本文算法根据图像纹理区特点,首先增强纹理区像素对比度,并利用Canny边缘检测算法提高纹理区检测效果,最终实现了图像纹理区的准确检测和分割。     

基于运动注意力融合模型的目标检测与提取算法

针对全局运动场景下目标检测与提取方法的局限性,文中根据运动注意力形成机理,构建一种运动注意力时-空融合模型用于运动目标的检测与提取。该算法首先对运动矢量场进行叠加和滤波等预处理。然后根据运动矢量在时间和空间上的变化特点定义运动注意力融合模型,并采用该模型检测运动目标区域。最后利用形态学和边界跟踪方法对目标区域进行精确化提取。根据多个不同全局运动视频场景的测试结果,显示该算法比其它算法具有更好的准确性和实时性。