锥套定位的高精度点圆特征提取算法

光学标记辅助加油锥套识别定位系统中,快速高精度提取光学标记质心坐标是锥套定位的重要基础。 实际应用场景 下,工作距离越远,光学标记点特征的成像越弱;且复杂的背景干扰使得质心提取的准确性大大降低。 通过分析光学标记点、圆 特征的成像特性,结合锥套结构特点,对光学标记圆特征进行提取,精确分割锥套有效特征区域以代替全局搜索,剔除大量背景 干扰;进而提出了一种由类 FAST 阈值粗定位法与二维高斯残差重心拟合法相结合的二级高效点特征质心提取算法,通过设置 亮度阈值快速识别光斑特征并获取粗略位置,在此基础上精确框选光斑像素分布邻域,拟合计算提取高精度亚像素质心坐标。 实验表明,本文算法满足实时提取要求,与其他经典算法相比,本文算法在保持较高精度的同时,稳定性也能达到较高水平。     

一种视频对象分割技术的研究与实现

本文提出一种可以从复杂场景中分割出视频对象的方法.首先对视频图像进行全局运动估计和补偿校正,并将相邻两帧进行差分检测.然后利用Neyman-Pearson准则从差分图像中提取运动区域,根据提取的运动区域研究了一种在序列图像差分域中进行区域生长的算法,获得了视频对象的二值化分割模板.最后利用运动检测算法剔除由于噪声导致的标记块.实验结果表明,本文所述方法能够有效的分割出视频对象.     

基于分水岭线的CV模型树冠分割优化算法

为了实现对森林调查中的树木生长状况精确监测,单体树冠分割是重要研究内容。将无人机拍摄的云杉林影像作为研究对象,针对图像中存在的树冠粘连问题,结合分水岭算法和Chan-Vese主动轮廓模型,建立一套自动实现树冠轮廓定位、分割、优化系统。该改进算法将预处理后图像输入到标记分水岭分割中,得到的分水线作为Chan-Vese模型的基础,通过曲线演化至图像特定边缘,最大程度提取出完整的树冠轮廓。为改善分水岭算法敏感、区域主动轮廓模型定位初始位置难确定等问题,提出一种便捷完整的树冠分割的算法。实验结果表明,与传统分水岭和传统Chan-Vese模型相比,树冠提取方法准确率达到82.62%,实现较高提升。并且在对树冠误判、漏判、欠分割、过分割问题有较好改进。该方法可以自动、有效地提取出独立的树冠轮廓,并具有更好的提取精度。     

基于光学GCP图像切片的SAR图像自动匹配方法

地面控制点是进行星载SAR图像几何精校正的重要条件之一.通过光学GCP切片和SAR原始图像进行匹配可以实现控制点的自动提取.提出了一种在图像梯度域,实现光学图像和SAR图像异源匹配的方法.首先根据SAR的轨道参数等信息,实现光学GCP切片和SAR图像尺度和旋转的归一化,解决异源图像间的分辨率和旋转角度差异.然后分别提取SAR图像和光学图像的梯度强度信息,为了消除SAR图像的斑点噪声,采用ROA算法准确提取SAR图像的梯度强度.SAR图像和光学图像的成像机理差别很大,直接在图像域匹配较为困难.但是它们的梯度强度图像具有相似性,为此可以通过在梯度强度图像域,应用归一化互相关匹配算法,实现同名点的自动匹配.最后采用实验证明了方法的可行性.     

一种基于双阈值区域分割的SAR图像目标提取方法

本文提出一种基于"双阈值"的区域生长算法。该方法首先对图像中感兴趣的区域进行分割,通过阈值的选取对已分割区域进行合并与剔除虚警来提取感兴趣的目标。采用国产机载SAR图像,以大中型建筑物为例进行了实验。实验结果表明该方法能够有效地提取目标特征,进行区域分割。     

基于语义分割与连通区域标记的隔离开关状态识别方法

提出一种基于语义分割与连通区域标记的隔离开关状态识别方法.首先,提出基于语义分割算法的隔离开关像素提取方法,将图像按照语义类别进行像素分类,实现对开关臂所在像素的提取.其次,提出基于区域生长算法的语义分割图像标记方法,实现对隔离开关连通区域的标记,并提出面积排序统计方法优化面积阈值和消除非开关臂区域.最后,根据开关臂连通区域个数判断隔离开关状态.通过引入风格迁移算法生成隔离开关风格化图像增强训练集,提升污损图像中隔离开关定位、分割的准确性.实验结果表明所提方法能够准确定位、分割隔离开关,并识别开关状态.     

基于改进RHT的SAR图像机场区域提取算法

星载合成孑L径雷达(SAR)图像信噪比低,由于相干斑噪声和非检测目标的干扰,在其中进行机场目标检测及区域提取难度较大.针对上述问题,提出一种星载SAR图像机场目标检测提取算法.对原始SAR图像进行curvelet阈值去噪处理,抑制相干斑噪声并突出低灰度区域;根据灰度分布进行Otsu最大类间差分割,初步划分感兴趣区域(ROI);通过加入了最小二乘修正的随机Hough变换(RHT)检测机场跑道;最后基于跑道上选取的种子点区域生长得到完整的机场区域.实验结果表明,提出的算法解决了星载SAR在解译方面的难点,有效检测出机场目标并提取相关区域,具有较高准确率和鲁棒性.     

一种结合阴影补偿的城市高分遥感影像分割方法

随着遥感影像空间分辨率的不断提高,由于阴影导致的弱边缘及虚假边缘等对于准确定位对象边缘所造成的干扰也更加突出。在传统的影像分割中进一步引入阴影补偿策略,在之前所提出的WJSEG算法基础上,通过将阴影视为出界点并利用卡方变换进行阴影识别,提出了一种结合阴影补偿的城市场景高分辨率遥感影像分割算法SWJSEG。实验表明,该方法能够有效应对阴影造成的干扰,有助于更加准确地定位对象边缘,使影像分割的精度及可靠性显著提高。     

焦炭显微光学组织自动检测与提取方法研究

焦炭显微光学组织结构测定是一种重要的焦炭质量评价方式,针对焦炭显微图像边缘模糊对比度低且存在光晕伪影等问题,设计一种基于语义分割和全连接条件随机场的焦炭显微光学组织自动检测与提取方法。首先,利用偏光显微镜、工业相机和上位机等搭建焦炭显微光学组织测定平台;其次,利用残差模块和注意力模块改进Unet网络模型,加强显微光学组织区域的输出权重,实现对焦炭光学组织的自动检测与分割;最后,使用全连接条件随机场对显微光学组织的空间特性进行建模,细化分割边缘,精确提取焦炭显微光学组织。实验结果表明,所提方法的精确度、召回率、F1分数和准确率分别达到了0.967、0.959、0.963、0.965,优于其他对比语义分割网络,证明该方法具有较高的分割性能,能够实现对焦炭显微光学组织的自动检测与提取。     

一种新的视频运动对象分割技术

本文将用于自然静态图像抠图领域的Knockout技术用于视频运动对象的精确分割,给出了一种新的视频运动对象分割方法。在利用积累差异技术自适应建立背景模型、采用背景差法初步提取当前帧视频对象区域的基础上,用本文提出的方法,自动标记原本采用Knockout技术进行抠图时,需手动进行标记的前景轮廓区域、背景轮廓区域及未知区域。在用本文方法完成对3个区域的自动标记后,再利用Knockout技术对当前帧的视频运动对象进行精确分割。本文还设计了一种新的变系数空域滤波器,该滤波器能有效地对背景差图像进行显著增强。同时,对Otsu自适应阈值化方法进行了改进,改进的方法能更准确地对背景差图像进行阈值化。     

基于图像质量分析与分割算子的图像特征点匹配算法

为了解决当前由于图像成像质量不稳定和分割不准确所导致图像匹配错误的不足,基于图像质量分析优化和分割算子,提出了基于图像质量分析和图像分割的图像匹配系统.根据图像对比度,建立质量评价函数,通过调节相机曝光,达到图像对比度分明的目的.通过阈值分割和形态学处理设计目标分割算子,根据目标特征匹配度,完成图像目标匹配.集成图像质量优化算子与分割算子于图像匹配系统,并编程实现,实验测试结果显示:与当前图像匹配方法相比,在图像成像质量不稳定的状况下,该方法拥有更高的匹配准确度.     

无人值守变电站运动检测算法研究

提出了一种基于比率图像的运动检测算法。针对目前研究普遍使用的差分图像的不足,结合光学知识,得到了比率图像的累计直方图,并根据累计直方图和运动对象在图像中的特点提出了一种可行的阈值分割方法,并与传统Ostu方法的二值化结果比较。最后对该阈值分割方法进行评价。实验及应用结果表明,该算法对于运动物体侵入的异常检测率比较高。     

一种利用形状描述子的选择性图像分割方法

针对传统的图像分割算法难以分割出具有语义特征的目标区域的问题,将形状描述子的识别能力引入图像分割过程,利用其提供的较高层的语义信息,生成边界模板来指导图像分割,同时使用遗传算法来处理边界模板的匹配过程,从而智能地选择和分割出目标区域.最后,在形状描述子对全局形状信息的约束下,又根据目标图像的局部特征进行分割边界的优化.试验结果证明,本方法成功地将形状描述子的描述和识别能力引入图像分割过程,实现了对目标图像的选择性分割,达到满意的分割效果.     

Recognition of 3-D objects based on Markov random field models

The recognition of 3-D objects is quite a difficult task for computer vision systems. This paper presents a new object framework, which utilizes densely sampled grids with different resolutions to represent the local information of the input image. A Markov random field model is then created to model the geometric distribution of the object key nodes. Flexible matching, which aims to find the accurate correspondence map between the key points of two images, is performed by combining the local similarities and the geometric relations together using the highest confidence first method. Afterwards, a global similarity is calculated for object recognition. Experimental results on Coil-100 object database, which consists of 7200 images of 100 objects, are presented. When the numbers of templates vary from 4, 8, 18 to 36 for each object, and the remaining images compose the test sets, the object recognition rates are 95.75%, 99.30%, 100.0% and 100.0%, respectively. The excellent recognition performance is much better than those of the other cited references, which indicates that our approach is well-suited for appearance-based object recognition. __________ Translated from Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 2005, 45(1):28–32 (in Chinese)     

基于CA和OTSU的电气设备红外图像分割方法

针对电气设备红外图像中需要对目标进行识别和诊断的需求,提出了一种基于元胞自动机(CA)与最大类间方差(OTSU)法的图像增强与分割算法.首先采用高帽、低帽变换结合的方法对电气设备红外图像进行增强,时增强后的图像采用CA法进行边缘提取,并进行二值化处理,最后与经过OTSU算法分割后的红外图像进行融合.实验结果表明采用该算...     

改进相似性度量准则的SAR-BM3D相干斑抑制算法

针对三维块匹配（BM3D）算法在合成孔径雷达（SAR）图像相干斑抑制时存在块相似性度量不准确的问题,提出一种改进广义似然比准则（GLR）的SAR BM3D相干斑抑制算法。该算法根据在光学图像去噪效果良好的BM3D算法,以变换域方法和非局部思想为基础,考虑SAR图像相干斑特性,采用概率相似性度量方法用于块匹配步骤,从而达到较好的相干斑抑制效果。实验证明,提出的算法对SAR图像的相干斑抑制可以获得更高的信噪比和更好的视觉效果。     

结合高光谱和机器学习的无线充电金属异物检测

金属异物侵入会造成无线充电系统效率和稳定性降低,并且可能引发安全事故,因此必须进行金属异物检测。 针对现 有技术存在检测盲区以及无法检测微小异物的问题,提出一种深度学习目标分割与机器学习目标分类相结合的金属异物检测 方法。 首先采用 YOLO v3 网络对充电区域 RGB 图像进行异物目标分割,然后通过支持向量机对各个目标区域对应的高光谱图 像进行分类,最后搭建实验平台验证方法的有效性。 结果表明,该方法不仅能够检测螺母和回形针等微小金属异物,而且具有 检测包裹金属异物的潜能;与仅采用支持向量机进行逐像素检测相比,该方法的检测速度提升了约 38. 9%。     

对动态目标进行匹配的快速算法

基于图像匹配模型,在小波变换和投影特征的基础上,提出对动态目标进行匹配的快速算法.首先对动态目标进入视场的方向进行划分,针对划分后的区域利用小波变换和垂直投影技术得到一个可能的匹配点集合,再将模板图在搜索图上对匹配点集合中对应的点上利用灰度相关归一化公式作匹配运算,从而得到匹配位置.实验结果表明,该算法在实现匹配精度的同时,更进一步的提高匹配速度.     

光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法

针对传统模态测试方法存在获取信息有限和附加质量、已有非接触模态测试方法需进行复杂图像处理等问题,提出了光流点匹配跟踪的薄壁件振动模态测试方法,避免了需逐帧进行特征分割、提取等复杂的图像处理。首先,建立了面内振动视觉测量的成像模型,通过相机标定获取工业相机的内、外参数并进行了误差分析。研究了基于光流视觉测振的原理与方法,该方法通过单目相机采集带特征点的结构振动序列图像,运用金字塔的Lucas-Kanada算法进行光流点匹配跟踪,进而获得亚像素级特征点的振动信息,在此基础上进行模态参数辨识获得模态参数。基于提出的方法搭建了薄壁件振动模态测试系统,对薄壁梁进行了振动模态测试实验,并与激振器扫频测试结果和有限元仿真结果进行了对比分析。实验结果表明,固有频率误差在5%以内,模态振型一致,从而验证了提出方法的正确性,为薄壁件的振动模态测试提供了新方法。