一种提取随机排列胶囊分离边缘的方法

提取随机排列胶囊图像中分离的、单个的边缘,是胶囊缺陷检测与计数的前提。随机排列的胶囊具有倾斜度不确定和多胶囊粘连的特点。由此,本文先提取胶囊的边缘,再将＂点＂连接与＂线＂连接的胶囊边缘逐步分离,最终完成分离边缘的提取。经过现场实验测试,该方法的边缘识别正确率达到97%。     

基于改进的Hough变换提取影像边缘

当影像中的边缘点较为密集或者噪声点较多时,直接应用Hough变换提取边缘线将会面临两个困难:一是虚假的峰值很多;二是边缘提取不准确.这两个问题往往会导致边缘提取的失败.针对这种情形,提出一种改进的Hough变换新方法,首先对分块影像类的边缘点进行Radon变换以获取局部直线特征;根据局部直线段的斜率、截距对其进行分类,同时计算出后续的Hough变换时所需要的ρ、θ取值范围,在此基础上进行经典的Hough变换.实验证明新方法具有很好的效果.     

基于 HSV 空间彩色图像的边缘提取方法

边缘检测是彩色医学图像处理中一个很重要过程,传统的彩色医学图像边缘提取方法是基于RGB（红,绿,蓝色）色度空间,但是RGB空间不能体现人类的视觉特征,而且彩色分量的计算不能确切体现图像中目标物体的特征,并且计算量大。该文通过对HSV（色度,饱和度,亮度）的观察,提出了基于HSV色度空间的,应用小波分析原理对彩色医学图像进行边缘提取的方法,计算机模拟结果显示,该方法能够确快速检测出图像的边缘,处理简单,效果较好。     

利用自适应相位分区和边缘位置约束的直线提取新方法

由于利用边缘的梯度相位和位置提取直线容易受到噪声干扰,从而导致直线断裂。为了增强直线提取算法的抗噪性能,首先通过定量分析直线边缘梯度相位和位置分布的统计特性,建立了边缘连接的自适应相位分区和位置约束准则;然后基于两类新准则,提出了一种直线提取新方法。该方法首先采用Canny算子检测边缘;然后初步连接短直线,并估计边缘连接的约束准则参数;最后通过“相位准则连接”与“位置准则连接”模式并行交互执行来提取直线。实验结果表明,该方法提取的直线完整、断裂少、准确度高。     

基于模糊增强算法的不规则缺陷边缘提取研究

在工业焊缝不规则气孔缺陷的无损检测过程中,由于利用×射线拍摄的数字图像对比度低、噪声大、图像灰度变化复杂,缺陷边缘信息难以提取.针对上述问题,本文首先利用自适应中值滤波消除利用×射线拍摄的数字图像无缺陷的焊缝区域和背景区域,然后利用优化的模糊增强算法对图像边缘进行增强处理,最后分离提取出缺陷区域.通过实验对比,本文采用的方法检测精度高,处理速度快,具有较好的工程应用价值.     

基于改进的Chan-Vese模型与边缘转换的图像分割算法

为了实现物联网环境下果园飞鸟的自动驱离，使其复杂条件下能够准确驱赶空中的飞鸟，提出了一种基于改进的Chan-Vese模型与边缘转换的空中飞鸟分割算法。通过准确识别飞鸟，为系统自动发出超声波驱离飞鸟提供准确的信息。利用Canny算子获取飞鸟图像的边缘信息；使用欧氏距离计算得到二进制边缘的距离映射；引入S形函数，构建边缘转换图；引入自动局部比，对Chan-Vese模型进行改进，以准确分割边缘映射图。实验结果表明：与SBGFRLS算法、G-CV算法和FAST EDGE算法相比，该算法具有更高的分割精度，在面对单目标图像分割时，其区域匹配率最高，约为70%，而均方根误差比率只有13%；对于含双目标的图像分割时，其区域匹配率最高，约为85%，而均方根误差比率只有5%。     

基于网格数据图的自适应细分及边缘提取

文章针对网格数据计算的可视化表达,给出了网格数据图有限元自适应细分方法;进而提出了网格计算与图形及数字图像处理的信息融合提取算法,实现了数据的自适应采样细分、图像分割与边缘提取。实验结果表明,该方法在不增加太多的计算及数据量情况下,可以很好地提高特征区域数据分辨率和网格数据计算的效率。     

基于自适应ROI和蚁群边缘检测算法的车道线检测

论文针对天气阴暗和复杂背景等情况下难以检测车道线的情况,提出了基于消失点的自适应ROI提取和基于蚁群算法的边缘检测方法。首先进行图像预处理得到灰度化图像,然后使用基于纹理的gLoG滤波进行消失点检测以消除复杂背景的影响,使用蚁群算法对灰度图像进行边缘检测以解决Canny算子对噪声敏感的问题,最后对感兴趣区域进行Hough变换直线检测并且使用极角极径约束Hough变换拟合的直线,最后实现车道线检测的功能。实验结果表明,论文提出的方法在道路环境多变和阴暗天气下能实现很好的车道线检测结果,准确率最高可达95.96%。     

基于角点运动约束的感兴趣区域提取算法

传统光流法提取感兴趣区域时运算量巨大,不能满足实时性的要求。针对这一问题提出一种基于角点运动约束的感兴趣区域提取算法。算法利用Harris算法对视频图像进行角点检测,通过对角点区域进行预处理,提取出前景角点区域,在此基础上利用光流法建立角点区域光流场,通过建立运动约束和阈值处理提取运动目标前景。算法仿真结果显示:算法可以准确提取感兴趣区域,抗干扰能力强,可以满足实时性的要求。     

基于序列图像车道线检测的自主导向方法

为了改善视觉导向的精度和计算性能,提出一种基于序列图像车道线检测的自主导向方法。首先,将获取的图像转换成HSV图像格式,划定车道线感兴趣区域(Region of Interest, ROI),对S和V通道的图像采用提出的区域垂直斜分OTSU算法实现二值化;然后,融合H、S和V通道二值化后的图像,对其进行边缘提取,依据提出的参数约束Hough变换,辨识出车道标识线;最后,结合序列图像的车道线位置,计算出车体的位姿,根据建立的导向控制模型,控制无人智能车的左右打轮幅值。理论分析和实验结果表明,该方法可以增强车道线辨识的实时性和鲁棒性,提高导向的精度。     

一种基于图像的运动物体检测及高度分析算法

现代监控系统要求做到无人值守，而智能视觉监控能很好满足这个要求。文中为实现这种智能视觉监控系统做了一些算法上的研究工作：实现了对运动物体进行实时检测和追踪，并利用透视几何中的消影点、消影线以及交比的约束方法对运动物体高度进行了分析。试验结果表明，此方法将自适应阈值应用到物体检测中使检测结果更加精确，并且自动估算出的物体的高度误差也很小，具有一定的实用性。     

基于单幅透视图像确定相机参数的几何方法

提出一种求解相机内、外参数的几何方法．在不考虑相机镜头变形的前提下，首先根据空间平面上的单个矩形，从该矩形的两灭点透视图中，根据灭点间的几何关系，补出另外一个灭点的坐标；然后根据透视投影的灭点理论，计算出相机的相对位置；若已知矩形边的实际长度，可以恢复出相机在三维空间中的实际位置和矩形顶点的空间坐标；最后根据透视投影关系计算出相机的有效焦距．大量的模拟和真实实验表明，该方法简单、易于操作，具有标定精度高、鲁棒性强的优点．     

基于垂直线条密度质心法的车牌倾斜校正

车牌倾斜校正是车牌自动识别系统中的重要技术之一。提出了基于垂直线条密度质心法的汽车牌照倾斜校正的新方法。首先分析几种常见的车牌倾斜模式,然后先除去车牌边框及一些污点,最后把车牌图像划分成N列垂直线条,求出每列像素的质心,利用最小二乘法把每列质心拟合成一条直线,并推导出其斜率,由此确定出车牌的倾斜角度。文中给出了实验结果及分析,并与传统的Hough变换法和旋转投影法相比较,结果表明该方法精确、抗干扰性强、快速有效。     

基于图像的高度测量方法

文中提出了一种基于单幅图像的高度测量方法。该方法首先根据单幅图像提供的一些几何信息——地平面(或者是与地平面平行的平面)上两对不同方向的平行线和竖直方向的一对平行线——在图像上求得地平面的消影线和竖直方向的消影点；然后，用一个已知的参考高度来确定高度测量方程中的比例因子α；最后只要输入待测高度的端点坐标就可以获得该高度的实际值。经实验验证，该方法简单有效，实用性强。     

基于双灭点的图像透视变换方法

对监控场景中目标的精确定位,需要进行图像坐标系与世界坐标系之间的转换。而在实际应用中,由于安装因素等原因,难以获取摄像机的图像坐标系与世界坐标系之间转换的参数。提出一种基于双灭点的图像透视校正方法。通过分析世界坐标系中4个控制点在图像坐标系中的位置关系,实现透视投影下图像坐标系与世界坐标系之间的转换。实验结果证明该方法简便实用。     

基于Hough 变换的扫描地形图几何纠正算法研究

This paper gives a thorough study on geometric rectification of scanned to pographic map. There are many distortions caused by some reasons in scanned topographic maps. So they must be rectified before we use them. To reduce distortions effectively, the method of triangulation with grid points could be used usually for geometric rectification and lots of control points are required. But it' s too hard to extract grid points manually. In order to identify all grid points automatically , a novel geometric rectification algorithm of scanned topographic map is presented in this paper , which is based on the improved hought ransform.At first, we calculate the initial positions of grid points approximately using information of topography map, and make a “十”shape search area around each grid predicted point . And then, hough transform is used to detect grid lines in every search area and the intersections of grid lines are calculated. Finally, themap is rectified triangularly by affine transform, with intersections detected by hough transform as reference point s. Experimental results have showed that this method had the high precision performance to realize the sub-pixel precision extraction of grid points and no need to find reference points one by one manually . And it's also faster than traditional manual method.     

A CAD Model Based System for Object Recognition

3D object recognition is a difficult and yet an important problem in computer vision. A 3D object recognition system has two major components, namely: an object modeller and a system that performs the matching of stored representations to those derived from the sensed image. The performance of systems wherein the construction of object models is done by training from one or more images of the objects, has not been very satisfactory. Although objects used in a robotic workcell or in assembly processes have been designed using a CAD system, the vision systems used for recognition of these objects are independent of the CAD database. This paper proposes a scheme for interfacing the CAD database of objects and the computer vision processes used for recognising these objects. CAD models of objects are processed to generate vision oriented features that appear in the different views of the object and the same features are extracted from images of the object to identify the object and its pose.     

基于数学形态学与Hough变换的乐谱谱线探测算法研究

数学形态学是综合了多学科知识的交叉学科,是一种非线性的图像分析理论,己成为图像处理的重要工具之一。文章简单介绍了数学形态学和二值形态学的基本运算—腐蚀和膨胀,并提出了基于数学形态学的乐谱谱线探测算法。实验结果证明,与Hough变换探测直线算法相比,该乐谱谱线探测算法具有运算速度快、效率高、抗噪声能力强等优点。     

Hough变换空间中基于直线的模板匹配

现有算法精度低,且线段被完全遮挡时会出现误匹配甚至无法匹配等情况,为此提出改进的直线匹配算法。该算法在 匹配阶段改进搜索方法,通过删除缺失目标直线对应的模板图像直线,建立新的模板图像轮廓再进行匹配,解决直线段缺失时无法匹配问题;在 匹配阶段引入RANSAC算法剔除误匹配直线对,解决误匹配问题。实验表明,该方法能解决目标直线被遮挡问题,并提高匹配精度。     

一种快速的公交专用车道检测方法

为了提高车道线检测的准确性和实时性,提出了一种快速准确的车道线检测方法。首先根据道路的纹理特征求出道路的消失点,再采用改进的Hough变换检测出车道线,结合车道线的一些特征以及摄像头的参数,在不影响测量结果的情况下缩小检测空间,快速准确地检测道路的车道线,并结合BRT车道(快速公交车道)的一些特征识别车辆所在车道是否为BRT车道,从而实现对BRT车道内前方车辆的监督。将代码移植到DM6437平台,实验结果表明,该方法具备较好的实时性和鲁棒性。