瞳孔快速定位方法在眼震实时检测系统中的应用研究

为了对眼球震颤进行实时、无损的精确检测,本文研究出一种瞳孔快速定位的方法.该方法采用离散余弦变换、灰度拉伸、阈值分割以及数学形态学处理方法,对瞳孔进行定位,再采用辅助图片框法实时绘制瞳孔波动曲线.结果表明,该方法满足了检测系统对瞳孔定位的实时性、精确性要求,瞳孔波动曲线能够很好地反映被测者的眼球运动情况.该方法为眼震患者的眩晕判定提供了重要依据,进而对抗眩晕中药药效的评估及眼震的诊断具有很高的参考价值.     

一种改进的瞳孔定位方法

通过对图像进行相应的预处理,对有灰度等级的所有像素求取最大类间方差,获得二值化图像的最佳阈值,最后采用Hough变换确定瞳孔的中心位置.实验证明,该方法是一种有效的瞳孔定位方法.     

基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法

为了提高半导体激光加工中激光光斑中心定位精度,根据皮秒超短脉冲激光辐照单晶硅后产生的光斑图像灰度分布特点,提出了一种基于灰度直方图的激光光斑中心定位算法,通过模拟激光光斑仿真分析和单晶硅刻蚀实验,对比研究了不同辐照时间与不同激光功率条件下该算法与传统算法的定位精度。结果表明,在辐照时间不同的条件下,该算法定位精度达到0.761μm,比灰度重心法提高51.3%,比最大行列灰度值法提高93.9%;在激光功率不同条件下,该算法的定位精度达到0.793μm,比灰度重心法提高73.4%,比最大行列灰度值法提高86.8%。此研究可为皮秒超短脉冲激光光斑中心定位控制系统的设计提供指导。     

一种快速而准确的虹膜定位算法

为了提高虹膜定位速度以及准确性和鲁棒性,给出一种快速而准确的虹膜定位算法.首先通过灰度投影和瞳孔中心检测算子,粗略找到瞳孔中心的位置;然后从粗略瞳孔中心出发,利用方向边缘检测算子和投票的方法,找到虹膜内边界上的4个不共线的点,根据4个边界点确定虹膜内边界;再从瞳孔中心出发,利用方向边缘检测算子和投票的方法,找到虹膜外边界上的4个不共线点,根据4个边界点确定虹膜外边界.实验结果表明,该算法比现有的虹膜定位方法速度快,而且定位准确率高,算法鲁棒性强.     

基于选择性阈值取反和径向对称的瞳孔中心定位

提出一种选择性阈值取反与径向对称变换 结合的算法,用于瞳孔中心的定位。提取人眼区域图像并转化为灰度图像,采 用高斯平滑减 小噪声的影响,对灰度图像进行阈值取反操作处理,去除眼睛周围像素的梯度变化对定 位的影响。选 择性阈值取反可综合利用直接取反和阈值取反的优点,进行径向对称变换投票得到瞳孔 中心,实现瞳 孔中心的定位。在BioID数据库及CASIA-IrisV4进行实验验证的结果表明,本文提出的选择 性阈值 取反操作后进行径向对称变换的瞳孔中心定位可取得更高的精度,满足实时性的要求,可 应用于人机交互的视线追踪系统。     

基于空洞全卷积网络的非理想状态的瞳孔定位

针对不良光照、眼镜和隐形眼镜导致的大量反射、瞳孔位于图像边缘等非理想状态下的瞳孔定位的情况,采用了 一种基于空洞全卷积网络非理想状态的瞳孔定位方法.该网络是端到端系统,由两个完全卷积网络组成.首先,输入非理想状态的瞳孔图像,经过下采样和空洞卷积模块逐渐展现环境信息,随后在上采样过程中,结合了下采样的各层信息和上采样的输...     

基于Gabor滤波和K-medoid聚类分析的人眼检测和瞳孔定位

针对人眼检测过程中存在的表情、光照和眼镜遮挡 等干扰因素的影响,提出一种基于Gabor滤波和 K-medoid聚类分析的人眼检测和瞳孔定位方法。首先采用鲁棒性较好的眼部横向特征作为 检测对象来设计了Gabor 滤波器,以突出眼部的横向特征;然后根据Gabor滤波后的眼部特征,并结合K-medoid算法 设计了聚类算法检测人眼;在人眼检测基础上,结合灰度分布特征和熵函数设计了瞳孔定 位方法。在BioID人脸库和FERET彩色人脸 库上进行了实验,结果表明,本文方法在两个图库的3470幅人脸图像 上能够达到97.8%的检 测率,并且在设置误差阈值较小(0.15)情况下仍能达到95.5%的瞳孔定位准确率。     

有背景人脸图像中人眼的检测与定位

基于人脸的几何特征和图像分割原理,研究了一种在有背景的灰度人脸图像中自动检测与定位人眼的新算法.该算法基于人脸器官几何分布先验知识建立人眼位置判定准则,对人眼的分割阈值范围进行粗估计,采用分割阈值递增法,并结合人眼位置判定准则判定分割图像中双眼黑块是否出现,再利用二维相关系数作为对称相似性测度,检验检测到的双眼的真实性.实验验证表明,所提出的人眼检测与定位方法在速度和准确性方面具有良好的性能.     

一种快速鲁棒的红外图像分割方法

介绍了一种快速鲁棒的红外图像分割方法,算法是为了满足工程化应用。首先采用Canny边缘检测算子提取图像的边缘像素;然后统计边缘像素灰度值得到红外行人图像的分割阈值,并利用自适应双阈值算法对图像进行初始分割;最后通过边缘扫描对初始分割的图像区域进行边界修正,得到边界更加精确的目标区域。实验结果表明,该方法能够较好地保留行人的边缘信息,减少了区域像素错误分割,且具有较强的实时性。     

一种快速准确识别圆形目标的新算法

在对二值圆形图像深入认识的基础上,研究了自动提取图像中圆形目标的理论,提出了圆的两个重要参数:圆上像素数与半径比值参数,以及理想半径与圆上像素到圆心(实际半径)差值参数.首先对图像进行降噪和边缘提取,然后利用这两个重要参数,在二值边缘图像中非常快速、有效地提取出圆形目标,并输出其半径和圆心坐标参数.实验表明,该方法能够较高精度、较快速度地在大面积图像中识别圆形目标.     

一种由粗到精的快速车牌定位算法

提出一种由粗到精的分步快速车牌定位算法.它首先运用数学形态学线形算子增强车牌等水平边缘密集区域得到粗定位车牌;对粗定位候选车牌区进行二值化,利用线扫描等特征获取车牌精确定位.大量测试实验结果表明,该定位算法快速、准确.     

一种新的快速视频图像边缘检测算法

一般常用的边缘检测算法计算量较大,对细小边缘检测效果较差,不适合实时边缘检测系统。针对这一问题,本文提出一种连续分割的快速边缘检测算法：从相互垂直两方向分割梯度图像,提取截面曲线极大值获得图像边缘,使用形态学梯度,检测出细小的图像边缘。实验结果表明此算法较Canny等经典算法减少了计算量,提高了边缘检测精度。     

飞机的红外图像分割算法

本文针对飞机的红外图像的特点,提出了一种图像分割算法。首先采用整体与局部相结合的方法,在整体阈值的基础上,进行局部的适度调整,以达到最优阈值,使图像的分割在保持整体最优的基础上突出局部令人感兴趣的细节。然后利用数学形态学,针对目标内部的空洞区域进行填充。仿真结果表明,最后可以得到比较精确的分割图像。     

一种基于Wedgelet的SAR图像多尺度快速分割方法

由D．Donoho等人提出的能有效捕获图象的几何结构，但基于变换的多尺度分割算法在楔形方向的选择上需要计算所有分解楔形系数，且没有利用上层分解的结果，计算量特别大。从图像的几何结构出发，在图象四分树的基础上加以楔形区域分割，对于矩形区域的楔形方向选取上建立了多分辨分析算法，在上层分割的基础上，只需计算八个方向的Wedgelet，而不是所有的方向，既避免了窗口初始化，降低了分割过程特征抽取的复杂性，减少了迭代次数。经试验比较，该方法优于同类方法。     

基于骨架运算的动态手势定位及识别算法

为满足在不同背景条件下用户的手势识别需求,提出了一种对于动态手势定位及识别的算法。在摄像头固定、目标移动的前提下,采用ViBe算法对背景建模后结合肤色检测,对手势目标区域进行检测。文中提出了掌心的定位方法,算法利用形态学骨架运算提取图像特征,为解决用户不同衣着和动作造成判断区域的多样性和不确定性,进行有效区域选取后定位掌心坐标,根据掌心坐标通过似圆度和掌心极坐标进行手势定位和识别。实验结果证明,所提算法能够在复杂背景下准确地对手掌高于手肘的手势判断出掌心点,分割出手掌并进行手势识别,该算法同时拥有较好的鲁棒性和实时性。     

一种红外焦平面阵列的盲元检测快速算法

在以往红外焦平面阵列的盲元检测方法的基础上,提出了一种基于像元噪声电压和改进的最大类间方差法(OTSU)的快速检测方法,该算法采用一次均匀背景的采集结果计算像元噪声电压,并利用最大类间方差和最小类内方差的算法原理计算并得出判定盲元的阈值。实验结果表明,文中方法在准确性和实时性方面有较大的提高。     

无线传感器网络中Min-Max定位算法的研究与改进

常见的基于测距的定位算法有Min-Max定位算法、三边定位算法和最大似然法,在研究这三种定位算法的同时,重点分析了Min-Max定位算法,并对其在定位边界区域误差较大问题提出一种有效的解决办法,并通过仿真进行验证。对比Min-Max及其改进方法的仿真结果表明,改进方法能有效改善定位边缘区域的盲节点的定位精度。     

表面贴装元件识别中的快速阈值分割算法

阈值分割是贴片机视觉检测中元器件识别的第一步,它的优劣决定了一系列后续算法的准确性,进而影响到最终元件贴装的精度.本文首先分析了常用的阈值技术及其优缺点,然后结合表面贴装元器件图像的实际特点,提出了一种基于均谷加权的快速阈值分割算法,用于表面贴装元器件图像的分割.对几种贴装元件图像进行实验仿真的结果表明,该算法的分割效果和处理速度都优于常用的阈值分割算法,满足了贴片机视觉检测的要求.