基于边缘编组的遥感影像中机场目标检测算法

针对背景复杂的大场景遥感影像,本文提出了一种识别机场区域并检测跑道的算法。该算法利用改进最大类间方差法分割机场区域和背景图像,并用最小外接矩算法提取疑似机场区域,再用基于fine-tuning机制的残差网络筛选出非机场区域;对识别为机场的区域用概率Hough变换算法预估机场跑道直线方向,并对该区域边缘图像沿直线方向进行边缘编组,通过对边缘组筛选和组合检测出机场跑道。实验结果表明,该算法能有效判断出大场景遥感影像中是否存在机场,进而检测出机场跑道。     

基于扫描线法的数字线划图中多边形相交检测算法

针对数字线划图中多边形相交检测问题,提出了一种基于扫描线法的检测算法。该算法将多边形按节点拆分成多个线段,根据多边形节点绘制扫描线,获得扫描线与线段的交点,通过分析交点顺序及从属多边形,检测出相交多边形。算法效率高、数据处理能力强、利于编程实现,算法复杂度跟多边形节点数量正相关,适合处理数字线划图中大批量简单多边形的相交检测。     

基于机器视觉的路缘识别及距离测量方法研究

针对沿路缘行驶车辆的安全问题,提出了一种基于机器视觉的道路路缘识别及距离测量算法。该算法利用标定好的摄像机采集车辆前方道路图像,通过Canny算子检测路缘边缘信息,然后运用Hough变换检测出直线形成路缘结构,基于路缘几何结构信息最终定位和跟踪路缘边界线并实现距离的计算。实验仿真结果表明该算法能实时准确的检测不同类型道路路缘并实现距离的精确测量。     

高分辨率遥感影像圆特征提取算法研究

高分辨率遥感影像的圆特征提取广泛应用于摄影测量中,其精度高低对相机标定和特殊目标监测有着重大的影响。在实际应用中,圆特征提取的精度高低主要取决于所使用的圆特征提取算法。本文研究总结了重心法、中心收缩法和基于边缘跟踪的最小二乘圆拟合算法等常用的圆特征提取算法的原理和实现步骤,并根据实验数据的比较分析,给出了这3种常用圆特征提取算法各自的优缺点和适用情况。最后,提出并实现了一种基于边缘二次跟踪的双圆检测算法,解决了由成像目标缺损引起的提取圆心位置偏差的问题。     

基于TLBO的工程结构表面缺陷图像边缘检测方法

非接触式、数字化的工程质量检测方法对于快速发现建筑结构表面缺陷,如裂缝、焊接缺陷等,降低工程质量检测的劳动强度具有重要的工程意义。本文在计算机数字图像处理技术基础上,根据建筑结构表面缺陷图像特征,提出基于TLBO算法的缺陷图像轮廓识别预处理方法,作为进一步缺陷特征判断的依据。本文在TLBO算法基础上,边缘像素点的搜索不需要设定任何算法参数,实现简单;提出基于的8个方向的灰度导数,建立图像边缘强度矩阵,将边缘点附近的小规模局部搜索和大量的全局搜索相结合,TLBO算法保证了所提出的边缘检测方法不会陷入局部边缘点,找到最重要的图像全局边缘特征;将TLBO算法应用于图像边缘检测,以工程质量检测中常见的钢结构焊缝检测为例加以验证和分析,证明了本文方法在缺陷图像轮廓识别预处理中的抗噪性和有效性。     

应用图像识别技术的弧垂计算方法研究

输电导线弧垂是导线运行的重要参数,影响电网的安全稳定运行。传统的运行输电线弧垂测量方法操作复杂,误差较大。提出了一种基于部分线段图像识别的弧垂计算方法,用高清相机拍摄部分线段并测定导线的档距等简单数据,并采用中值滤波和Canny边缘检测算子进行图像预处理;再以悬链线模型为基础提取部分段曲线的独立状态参数,还原完整的悬链曲线并计算其弧垂。通过两端等高悬链线及两端不等高悬链线的实测试验,结果表明,该方法能满足工程的精度要求,具有一定的实用价值。     

基于小波变换的边缘检测

采用基于二阶B样条小波变换的多孔算法提取图像边缘,对图像分块并且采用人机交互的方法对每一子块选择合适的边缘检测阈值,并利用边缘跟踪补偿进一步修正边缘.实验结果表明这种算法是十分有效的.     

基于二值化的数学形态学生物图像边缘检测算法

针对边缘检测算子对噪声敏感且检测边界相对模糊的缺点,提出了基于动态二值化的数学形态学边缘检测算法。该算法首先利用动态二值化方法确定将灰度图像转化为二值图像的阈值,然后利用数学形态学的腐蚀和去空洞相结合的方法去除二值化图像的噪声,最后用细化方法检测单像素图像边缘。仿真结果表明,该算法能降低噪声及图像模糊对边缘检测的影响,实现边缘的准确定位,并保留足够的图像细节,具有更强的去除噪声能力,为显微生物单体图像处理提供了一种有效的边缘细化检测方法。     

基于Hough变换提取跑道方法研究

本文对应用于无人机的视觉导航的跑道检测的方法进行了研究。对视觉导航系统中的图像处理及位置姿态解算进行了分析和研究。基于直线检测进行跑道识别;利用经典Hough变换提取跑道图像特征;采用最小二乘法对检测出的跑道边缘直线进行拟合并得出其在图像坐标系中的直线方程。     

一种基于二维离散小波变换的边缘检测方法

本文在传统边缘检测算法的基础上,给出了一种基于二维离散小波变换的边缘检测方法。首先对原图用直方图均衡化进行图像增强,对增强后的图进行二次小波分解得到图像的近似部分和细节部分,然后把第二次的低频图像置为零,进行小波重构得到图像的边缘,因此能够更好的检测到原图像忽略掉的边缘。     

基于Canny边缘特征点的接触网绝缘子识别方法

针对使用机器视觉技术对接触网绝缘子状态检测时的绝缘子识别问题,提出一种结合Canny边缘特征和SURF点特征的绝缘子识别算法。该算法首先提取图像边缘特征,然后使用SURF算法在边缘图像上提取特征点,并利用Haar小波对特征点进行描述;对检测出的特征点使用欧氏距离比值法进行初匹配;最后用RANSAC算法消除由噪声等干扰产生的错误匹配,从而实现接触网绝缘子智能识别。实验结果表明,该算法能在有背景干扰、小幅度旋转的目标图像中准确识别出绝缘子,为电气化铁路接触网绝缘子智能清洗的视觉识别定位问题提供了可行参考。     

基于canny算子的边缘检测算法应用研究

边缘检测技术是图像处理过程的重要一环,本文主要研究基于canny算则的边缘检测算法中的抑制噪声、寻找亮度梯度、非极大值抑制、边缘的确定和连接等四个过程,并逐个分析其实现过程及作用。     

基于TLS的高速铁路轨道检测曲线主点提取算法研究

准确获取线路曲线分段点是高速铁路轨道静态几何状态评价和维护的前提。高速铁路轨道曲线检测数据由于数量大和点密集的新特点,导致现有的既有线分段点提取算法精度与效率低下。针对高速铁路轨道检测数据量大点密的新特点,本文利用左右轨超高数据,将复杂的线路直线、缓和曲线和圆曲线转换成简单的数字折线,并提出基于TLS的数字折线转折点提取新算法,从而快速准确获取高速铁路曲线主点。实验结果表明,新算法较现有的既有线分段点算法提取的曲线主点精度和效率更高。     

AutoCAD二次开发中提取图形的数据

本文给出一个用ＡｄｓＲＸ开发的ＡｕｔｏＣＡＤ应用程序部分，程序直接、实时地提取图形中圆（弧）、椭圆（弧）、直线和多线段的数据并将数据存储在指针链表中。为了验证指针链表中的数据是否正确，打印出了圆弧指针链表中的数据。     

裂隙灯角膜测量的显微图像采集分析

在分析对比经典的边缘提取算法的基础上,利用眼角膜图像的特征改进Canny边缘检测算法进行边缘提取,并对获得的边缘点进行分类识别和拟合,从而实现角膜数据的自动提取。     

一种改进的瓷套式电缆终端红外图像边缘提取算法

红外热像仪测温是电气设备状态检测的重要手段。在实际应用中,存在红外图像边缘粗糙模糊、噪声干扰严重等缺点,这给红外图像处理带来了极大的不便,为此提出一种基于改进Sobel算子和自适应最佳阈值的边缘提取算法。该算法利用八方向模板的Sobel算子对含有噪声的红外图像进行高温目标区域的边缘提取;通过广义高斯分布(GGD)描述图像的小波子带系数,并基于其间系数的局部领域信息进行方差估计,由此得到自适应最佳去噪阈值;结合改进Sobel算子和最佳阈值,最终得到所需边缘提取图像。MATLAB仿真结果表明:该算法在有效检测红外图像边缘信息的同时,极大提高了图像的抗噪能力。     

基于数字图像处理的沥青路面破损检测技术

本文针对路面破损的早期形式裂缝进行分析,探讨了基于数字图像处理的裂缝目标检测技术及方法。该方法主要包括以下几个步骤：处理路面裂缝图像噪音;增强图像特征;检测裂缝边缘并进行图像分割。本文采用不同的算法实现上述过程,并对结果进行比较分析。     

靶标特征点提取亚像素精度阈值分割算法研究

以视觉测量中摄像机标定的圆阵列靶标特征点提取为研究对象,提出一种亚像素精度阈值分割算法,用于圆阵列平面靶标标定特征点的精确快速提取。使用灰度阈值分割方法定位像素级边缘,并应用双线性插值法细分像素点实现亚像素边缘轮廓的提取,在精确获取轮廓控制点的基础上,采用最小二乘椭圆拟合法精确获取圆阵列靶标标定特征点。实验分析对比了该算法以及基于梯度的Canny和Sobel算子的亚像素边缘检测算法在标定特征点定位精度和执行时间方面的差异,验证了亚像素精度阈值分割算法在提取精度和运算速度方面的优越性。     

边缘检测算子及其在裂缝图像中的应用

简要介绍了几种经典的边缘检测技术,并在MATALB中利用这些算子对约束收缩引起的混凝土裂缝进行裂缝图像的边缘检测,通过对比几种算子的分析结果,总结出相对有效的裂缝图像边缘检测算子,为进一步施行裂缝表征参数的提取提供依据。     

交通视频图像的多尺度自适应阈值边缘检测

基于视频图像的交通流参数检测,车辆检测是其关键。车辆检测常用的有帧差法、背景差法和边缘检测法等。边缘检测是适应性最好的方法。本文把基于小波变换的多尺度自适应阈值图像边缘检测的新方法应用于交通图像边缘检测。通过计算机仿真对本算法进行了验证,结果明显好于采用其它几种经典方法的边缘检测。