基于统计概率模型红眼检测消除算法研究

研究红眼检测和消除问题.针对数字照相机在拍摄过程中容易产生红眼的问题,提出了一种全新的利用不同区域红眼出现概率来进行红眼定位和矫正的算法.首先通过对图像中各像素提取特征并初始筛选红眼像素,确定一些红眼可能出现的区域.在这些区域内在进行融合,再次计算红眼出现的概率,并使用支持向量机进行识别.将识别的置信度与红眼的矫正算法充分融合在一起,最终得到红眼定位和矫正的结果.仿真实验表明了该方法能准确定位图像中的红眼,并能平滑的矫正红眼,获得良好的视觉效果.     

微操作中操作者瞳孔的定位方法研究

针对微操作中操作者的眼球偏转小和眼睛图像灰度变化小的特点,提出一种瞳孔定位的快速算法,首先对眼睛图像提取特定的矩形区域,然后采用半精定位的方法缩小瞳孔所在区域,提高瞳孔区域的图像占比,最后利用Hough变换精确定位瞳孔。实验表明,该算法能快速、准确地定位瞳孔中心,适用于微操作中使用头戴式设备的瞳孔图像提取。     

一种快速的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别中的重要步骤.提高虹膜定位的速度、精度是有效地进行虹膜识别的重要前提.在现有的利用二值化方法分离瞳孔算法的基础上,基于眼睛的几何特性,提出一种虹膜定位算法,该算法首先通过寻找瞳孔所在的矩形区域来定位瞳孔的圆心、半径;然后根据瞳孔和虹膜近似同心的特性,利用圆形检测算子在小范围内搜索虹膜的外边沿,确定虹膜的圆心、半径.与传统虹膜定位算法相比,此算法易于实现,且减少了搜索的盲目性,可提高虹膜定位的速度.     

一种数字图像几何畸变的自动校正方法

通过分析数字图像几何畸变产生的机制,提出一种数字图像几何畸变自动校正的方法.该方法首先利用大津算法和Radon变换提取几何畸变的图像边缘轮廓,利用轮廓顶点坐标,计算矩形的纵横比;然后求得畸变校正矩阵,对畸变图像进行校正;最后利用印刷体数字识别算法判断是否需要对校正后的图像进行旋转.实验表明,该方法能够快速有效地识别畸变图像轮廓,校正结果令人满意,鲁棒性强,具有较高的实用价值.     

基于椭圆拟合的车辆遮挡处理算法

为了对遮挡车辆进行分割,提出了一种基于椭圆拟合的车辆遮挡处理算法。在遮挡检测方面,利用最小二乘椭圆拟合法检测独立前景区域中的车尾阴影。如果检测到2个车尾阴影,则判断前景区域中存在着遮挡现象。在遮挡处理方面,利用与车道线方向平行的直线将前景区域轮廓分割为2个子轮廓。之后,提出了长轴方向固定的最小二乘椭圆拟合法对2个子轮廓分别进行拟合,并定义2个子轮廓到各自椭圆的距离之和作为分割评价函数,最后选择具有最小评价值的直线作为车辆遮挡的分割直线。实验结果表明,该算法能够准确地检测和分割车辆间的遮挡现象。     

基于夜间辅助驾驶的图像预处理方法研究

辅助驾驶中的前车车辆检测及灯语识别能够有效减少夜间行车时交通事故的发生。提出一种夜视图像的预处理方法,能够对夜视图像中存在的白色眩光和红色眩光进行有效去除,为夜间行车情况下的车辆检测及灯语识别算法创造良好的应用环境。基于暗通道先验去雾理论进行计算的简化,针对夜视图像中的红色眩光问题提出相应的去除方法,能够在保证处理效率的前提下,保证对夜视图像中的白色眩光和红色眩光的去除效果。     

一种新的GVF Snake模型自动初始化轮廓方法

Snake模型已被广泛地应用于数字图像分析和计算机视觉领域.在应用该模型时,初始轮廓不易实现自动化.因此,提出一种改进分水岭算法确定GVF Snake模型初始轮廓的方法.该方法先采用改进的分水岭算法对图像进行预分割,再将得到的边缘作为GVF Snake模型的初始边缘轮廓.实验结果证明:该方法极大地减少了GVF迭代次数,提高了轮廓收敛的速度,并保留了GVF Snake模型的所有优点,为Snake模型自动初始化轮廓提供了一种有效的方法.     

评定二次曲面轮廓度误差的角度分割逼近法

提出一种基于角度分割逼近算法和粒子群算法计算二次曲面轮廓度误差的最小区域评定方法来准确评定任意位姿的二次曲面轮廓度误差。首先,给出了能够实现角度分割逼近算法的两条前提假设;基于假设,给出了更合理的算法网格布局递推公式。根据曲面轮廓度误差的定义建立了误差评定的精确模型。然后,采用角度分割逼近法求取测点到拟合二次曲面轮廓的距离;通过粒子群算法,以所有的点与二次曲面距离中的最大值为适应度值拟合出二次曲面一般方程,并实现被测轮廓与理论轮廓位置的匹配。最后,采用上述方法对某抛物面天线进行了评定,并与参数分割法、SMX-Insight和最小二乘法进行比较。实验结果显示：该方法测得的天线轮廓度误差为0.659 8 mm,比其它方法准确。结论表明：基于角度分割算法能够更有效地评定任意位姿二次曲面轮廓度误差,计算准确、迅速,而且无需确定待分割区域。     

基于邻域处理器的自适应中值滤波快速实现

在数字图像处理中,图像中含有的椒盐噪声会降低图像处理和分析的性能。因此,去除图像中的椒盐噪声,是一种非常重要的数字图像预处理技术。针对椒盐噪声,采用一种自适应中值滤波算法,该算法不仅能够去除椒盐噪声,而且保留了图像边缘信息,比标准中值滤波效果好。同时,利用FPGA的高度并行化和流水操作,使处理速度更快,对于256×256的图像,处理时间约为0.308 ms。     

基于轮廓提取的刀具磨损量检测研究

为了提高车削加工过程中的刀具磨损检测效率,降低生产成本,提出了一种基于轮廓提取的刀具磨损量检测算法。由CCD相机获取刀具磨损图像,通过图像预处理、图像的形态学处理、阈值分割、改进的轮廓找寻算法实现了刀具磨损区域的连通域轮廓点集的提取,通过连通域外接矩形实现了刀具磨损量的精确测量。开展刀具切削磨损检测试验,通过与光学显微镜测量结果对比,结果表明:该算法能够实现较高的检测精度,能够利用算法搭建刀具在机检测系统。