基于模板匹配及粗糙度纹理指标的液位检测算法

针对发酵液生产过程中发酵罐内液位检测的实际需求,提出一种基于模板匹配及粗糙度纹理指标的液位检测算法。首先,系统通过工业相机采集实时液位图像,并针对环境因素影响,进行图像预处理来提高采集图像质量;其次,对图像进行透视变换达到矫正目的;然后,对灰度化图像中的感兴趣区域进行模板匹配,粗范围寻找液位位置;最后,通过计算粗糙度纹理指标精确查找液位位置,从而得到准确的液位高度数据,并将数据滤波后输出。实验结果表明,基于模板匹配及粗糙度纹理指标的液位检测算法在实际应用中检测结果准确度达到98.2%以上,且具有抗干扰效果好、实时性强等优点。     

一种基于红外图像的电缆终端异常发热自动诊断方法

为提高电缆终端异常发热的自动诊断水平,降低对人工诊断的过分依赖,提出一种基于红外图像分析的电缆终端异常发热自动诊断方法。该方法首先利用最大类间方差法确定灰度化图像的灰度阈值,实现图像背景滤除;其次利用Canny算法提取前景图像中的边缘信息,识别出目标对象电缆终端;接着采用k-means聚类算法对电缆终端进行分割,提取疑似过热区域;然后基于过热区域构造模板,并采用模板匹配方法从参考相中匹配出参考区域;最后计算过热区域与参考区域的温度特征信息,依据相关诊断标准得到诊断结果。案例分析结果表明,该方法能从背景复杂的红外图像中识别出电缆终端,定位过热区域与参考区域,实现对异常发热现象的自动诊断,具有实际工程应用价值。     

改进型多项式匹配图像去噪算法的研究与应用

为进一步改善常规多项式匹配算法的去噪能力,针对常规多项式匹配算法容易模糊图像边缘/纹理等细节问题,提出一种基于边缘保护的改进多项式匹配滤波的算法。该方法在常规多项式匹配算法基础上,改进滤波窗口的选择方式,沿着图像纹理走向方向提取自适应滑动滤波窗口,选择具有最小匹配误差的窗口进行匹配滤波并作为最终输出结果。然后分别在灰度图像和实际CT图像进行测试,经数据验证表明,该方法在有效压制噪声的前提下能够保持边缘/纹理信息,峰值信噪比平均提升80%以上,均方根误差减少80%以上。认为和常规多项式滤波方法、中值滤波方法、双边滤波方法、边缘保持滤波方法、三维块匹配去噪算法和去噪卷积神经网络方法相比,改进方法能够有效提升图像视觉效果,满足图像应用要求,具有良好的应用前景。     

针对纵向纹理的图像自适应滤波算法

在对纸张或电池片计数时,采集的侧边图像呈纵向条纹状。在对其滤波时,传统滤波算法往往造成边缘图像模糊。为解决上述问题,设计了一种针对电池片纵向纹理的自适应模板滤波算法,根据图像灰度确定阈值,寻找边缘像素点进行排除,并对其余部分根据周边像素点灰度值建立自适应模板。从滤波前后的灰度值曲线图可见,算法在边缘位置的处理效果好,处理后的图像灰度平滑性高,具有实用价值。     

一种基于对齐度的多约束车辆特征匹配方法

针对基于双目立体视觉的汽车辅助驾驶系统,研究了一种基于对齐度的多约束快速匹配算法。对齐度准则利用图像对间的交互方差作为相似测度,不需要两幅图像的灰度线性相关性并且不受图像灰度差异的影响,比相关度准则有更强的适用性。确定左右两幅图像中的路面区和目标车辆后,采用Harris算子提取出目标车辆的特征点。匹配前利用角点的特征值约束去除不易匹配角点,然后采用对齐度准则进行匹配,最后根据视差梯度约束去除误匹配。实验结果表明了该方法的可靠性,能够获得较满意的检测结果。     

融合特征点与环状域检测的水下声呐目标匹配

由于水下环境复杂,声呐成像背景噪声大,水下目标匹配存在一定难度,提出了一种SURF算法结合恒虚警算法来提取目标区域特征点对,其次通过环状域检测来进一步寻找最优匹配点对,最后计算最优特征点对之间的几何关系确定尺度变换,旋转变换的大小,对待匹配图像进行旋转校正后可以更精确匹配地目标区域。实验与分析结果表明,计算模板图像与待匹配的目标区域之间的匹配重叠率,可以通过受试者工作曲线直观的看出该算法相比于BBS算法和改进的BBS算法的鲁棒性和抗噪性能更好,平均匹配准确率分别提高了32.59%和16.57%。     

角点配准与图像差分的接触网绝缘子故障检测

针对接触网棒式绝缘子分布及故障特点,该文基于Harris角点与图像差分实现了绝缘子的抗旋转匹配和故障检测。首先对选取的模板图像及待检测图像分别进行Harris角点检测;再利用序贯相似性检测算法SSDA(sequential similarity detection algorithm)对模板图像及待检测图像内角点匹配;接着对匹配后的角点进行模糊聚类,由于匹配会造成有用角点的丢失,故需对角点进行恢复处理;然后利用最小二乘法进行直线拟合;最终根据直线两侧图像的对称特性,差分图像并统计纵向灰度获取故障信息曲线,给出故障判断。实验结果表明:文中方法简单有效、易于实现。     

基于灰度共生矩阵纹理特征的输电导线识别

分析了输电线路图像的特点,利用图像的灰度共生矩阵纹理特征,对导线的提取进行了研究。首先,选取合适的窗口大小分析输电图像的灰度共生矩阵纹理特征,选取分辨率较高的特征进行导线提取;其次,利用上述纹理特征遍历整幅图像提取导线;最后,利用图像区域分割技术去除图像中非导线区域的像素点,并且利用最小二乘法拟合得到完整的输电导线。     

基于自适应方向模板搜索的 FPC 走线薄浆检测

本文薄浆是柔性印刷电路板(FPC)导电涂层的一种缺陷,为避免其对电路性能产生不良影响而造成经济损失,将薄浆 位置检测出来进行修补或直接剔除板材均是合理的处理方式。 然而由于薄浆缺陷尺寸不定、光照不均致使图像灰度分布不均 匀、走线区域与背景纵横交错等问题,使得走线上薄浆的检测具有一定难度。 针对该问题,在对薄浆纹理及 FPC 走线形态特征 进行详细分析的基础上,提出了一种基于自适应方向模板(ADT)和灰度差分法的检测方案。 首先,使用定义的 ADT 模板按照 骨架跟踪流程对预处理所得图像的走线区域进行遍历,分别搜索相对于该 ADT 模板尺寸而定义的大、小尺度薄浆纹理的端部 和全部候选像素,从而将预处理图像分割成若干小区域;然后,根据各小区域的能量倾向值与预设阈值的数值关系对其中的边 缘噪声区域加以排除;最后,采用灰度差分法对上述两个步骤处理所得结果中的非缺陷区域进行再次筛查,从中提取出大尺度 薄浆纹理的中间区域,至此实现全部薄浆纹理的检测。 在自建图库 SUT-F2 上进行了测试,结果显示本文方法对薄浆缺陷检测 的等误率仅为 3. 92%,相对于其他典型纹理特征提取和薄浆检测方法其等误率至少降低了 5. 28%,表明了本文方法的高效性, 具有实际应用价值。     

一种利用边缘方向直方图检测绝缘子的方法

在图像/视频中自动检测和定位绝缘子是绝缘子故障诊断重要前提,但是目前还没有高效的、成本较低的检测绝缘子方法。本文提出了一种利用边缘方向直方图定位绝缘子的方法。首先,分别计算图像子块和模板的边缘方向矢量,并通过矢量变换得到变形模板的边缘方向矢量;之后,针对分块的图像,通过模板与之边缘方向矢量匹配,得到绝缘子的候选区域;而后,对候选区域进行连续性判断,从而实现绝缘子的准确定位。实验表明该算法能够较好地在图像/视频中检测和定位绝缘子。     

Image matching based on relation between pixels located on the maximum and minimum gray‐levels in local area

This paper proposes a template matching method maximum and minimum gray levels pixels sign matching (MMM) which is based on a comparison of the gray levels of a pair of pixels whose locations are on the pixels with the maximum and the minimum gray levels in a local area in a template image. In this method, the locations of the pixels with the maximum and the minimum gray levels are registered in a local area whose center is every pixel in a template image. The target image area is searched from the matching ratio which is obtained by the relation between the gray levels of the two pixels whose locations have been registered in the template image. The experimental results show that the proposed method had equal or better robustness to the inferior factors of objective images in comparison with the three typical conventional template matching methods. Copyright © 2007 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

Search of target image area by using geometrical and gray‐level features

This paper proposes a method to measure the two‐dimensional pose of an object by using voting process based on geometrical and gray‐level features between edge pixels and the base point. The proposed method can measure a location and an inclination of an object even if the object has a free pose in an image. In the template registration process, the geometrical features and the distribution of gray levels for all edge pixels are registered into the template table. In the matching process, not only the geometrical features but also the arrays of gray levels between the edge pixels and the base point are used for the matching. The experimental results show that the poses of objects with free locations and inclinations were recognized successfully by the proposed method. High‐speed matching was realized in comparison with the conventional methods. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 161(4): 12– 19, 2007; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.20613     

一种基于SIFT的图像特征匹配方法

为解决查询点落于分割超面以及匹配图像光照变化较大时,传统SIFT(尺度不变特征变换)算法的检测性能将会降低的问题,提出了一种改进的SIFT算法。该算法引入了灰度均匀化技术与冗余分割树。灰度均匀化技术将原图像的灰度直方图映射到更宽更均匀的直方图上,降低了光照变化的影响。冗余分割树在分割数据进行匹配时采用了2个分割超面进行数据分割,消除了查询点落于分割超面带来的影响。实验结果表明,在各种不同场景的测试下,改进的SIFT算法均提高了图像的匹配精度,性能优于传统SIFT算法。     

Rotation invariant image matching by interpolated eight‐direction block matching

Template image matching is a method for seeking a target image area that is similar to a registered template image. However, template matching is a general‐purpose technique for various image applications, and the image under consideration must generally have the right position with respect to the template image. Therefore, the computational cost is large when both the location and inclination of the target image area are unknown. This paper proposes a method of searching for a target image area with arbitrary location and inclination by multiple matching using separated block template images. In the method, the template image is divided into small block areas with a size of 3 × 3 pixels. The image pattern in each block is rotated by 45^° and matching is performed between the rotated blocks and the image under consideration. The experimental results show that the proposed method has higher matching reliability than the conventional methods. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Electr Eng Jpn, 154(1): 66–73, 2006; Published online in Wiley InterScience ( www.interscience.wiley.com ). DOI 10.1002/eej.20107     

热电池装配缺陷的灰度峰值坐标比对算法

针对热电池常见的装配缺陷,提出一种基于热电池电堆区域灰度峰值坐标比对的缺陷检测算法。通过模板匹配、仿射变换、灰度矫正、图像放大等预处理算法提取热电池电堆,分析热电池个数错误、漏装负极、漏装集流片、负极与集流片次序放反、整体倒装5种缺陷时,灰度直方图波峰波谷个数、波峰波谷坐标距离等特征与标准电池的区别。使用该算法对400个检测样本进行实验验证,检测结果正确率达到95.5%,结果表明,该算法在热电池的批量无损检测中有较高的实用价值。     

基于空间灰度重心推进的线结构光中心提取

利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着对选取的区域进行新的空间灰度重心坐标提取;在完成整幅图像提取后,采取3σ准则剔除异常中心点,最终获得激光中心坐标信息。实验结果表明,所提算法对不同类型条纹的适用性强,提取效果稳定。提取中心均方根误差为0.492 pixel,相较于提取精度最优的Steger改进算法提升了9.8%,提取速度提高了5倍;相较于处理速度最优的内部推进算法,在保持提取速度基础上,提取精度提升了24.1%。同时,所提算法极大增强了对欠曝光光条图像的处理能力,有效降低了环境对线结构光测量的限制。     

一种具有旋转不变性的模板匹配方法

对目前应用的旋转图像进行模板匹配定位问题，通常采用由不同旋转角度的模板构成模板集合，用集合中的成员分别作用于目标图像进行匹配定位，该方法计算量大，很难将其应用于实时系统中。针对上述存在的问题，文中提出了一种借助非旋转模板对平面内旋转图像进行匹配定位的方法，第一步采用圆投影法对可能出现的匹配点进行预筛选，再用具有旋转不变性的NMI特征对筛选出来的点作进一步判断确定是否为存在模板图像的点。实验结果表明：该方法不但具有旋转不变形，而且可提高匹配定位的速度。     

基于扩展扫描区域的现场表计指针识别方法

为了满足变电站巡检机器人对现场表计指针的智能识读要求,文中提出一种基于扩展扫描区域的现场表计指针识别方法。通过改进的SIFT算法进行图像匹配并求出单应矩阵,利用单应矩阵将在模板图像上标定的刻度弧线映射到待测图像上,通过扩展扫描区域,依据检测曲线路径上像素点的灰度值和确定指针位置并计算读数。文中对变电站现场的五种仪表,共计500张图片进行了测试。实验结果表明,文中所提算法简单实用、稳定且识别精度高,可以对多种不同的仪表进行识别,适用性强,在变电站多类指针表计识别中具有较好的应用前景。     

基于样片相似算法的服装排料方法

根据服装样片的特点,分析了样片图形的属性和各类相似性质,提出了一种服装样片相似度的计算方法和利用相似算法将相似的服装样片组合在一个矩形包络里的排料方法。在实际西装排料应用结果表明,该方法使矩形化包络的预处理达到精确量化的结果,进而提高排料的效率和面料利用率。