基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法

为了提高数字图像中椭圆检测的效率和准确性,提出了一个基于最小二乘法的改进的随机椭圆检测算法.该算法随机选取图像中的3个边缘点,在以这3个点为中心的窗口内,从边缘点中拟合出可能椭圆,并通过随机选取的第4个边缘点来确认可能椭圆.利用直接最小二乘法椭圆拟合的特性,引入可能椭圆边缘点收集和椭圆重新拟合的迭代过程来提取最终的椭圆参数.通过对含有不同噪声的仿真图片和包括残缺椭圆的实际图片的实验表明,新算法的改进是有效的.与原算法相比,新算法降低了对参数的依赖性,提高了检测的速度、稳定性和准确性,同时保留了原算法的抗噪声能力.     

基于椭圆最小二乘法和圆度轮廓误差评定的椭圆提取方法

在对数字图像中的螺旋锥齿轮进行空间定位和三维重构过程中,为获取齿轮轴向参数,提出了最小二乘法与圆度轮廓误差评定原理;建立了锥齿轮数字图像仿真模型.来获取齿轮轴向参数;利用Matlab软件对数字图像进行图像增强、二值化、边界提取等操作,再结合最小二乘法对像素坐标进行椭圆拟合;通过利用圆度轮廓误差评定的方法,使拟合获得的椭圆误差最小.该方法能准确地拟合出椭圆,通过轮廓逼近算法有效地去除了噪声点,提高了椭圆拟合的精度,可为螺旋锥齿轮空间定位和三维重构提供准确的数据.     

一种改进的Hilbert-Huang变换方法及其应用

针对希尔伯特-黄变换方法中存在的端点效应和虚假模态分量等问题,通过对上述问题产生原因的分析,提出一种基于边界极值均值延拓的端点效应抑制方法与虚假模态分量剔除算法相结合的改进方法。该方法首先根据信号两侧端点和其临近极值点的特性,对包络线在信号两端点处的位置进行约束,从而改善包络线拟合结果,在一定程度上抑制端点效应问题的产生。然后,依据各模态分量间的正交性原理,通过虚假模态分量剔除算法,选取能够反映信号特征的敏感模态分量,以保证分析的准确性。通过数值仿真,验证了所提方法的有效性。最后,应用于发动机异响故障诊断中,诊断结果表明该方法有效抑制了传统希尔伯特-黄变化方法的端点效应和虚假模态问题,可有效提取发动机异响信号的故障特征。     

基于一维Hough变换的椭圆检测改进算法

该文对基于一维霍夫变换的椭圆检测算法进行了改进,通过减少无效采样,提高了算法的效率,减少了检测时间.首先通过基于弦中点统计的算法可以快速确定当前数字图像中的椭圆中心位置;然后保存关于中心对称的特征点对,并对这些特征点对进行关于短轴的一维累积,确定椭圆的5个参数.这样使得对长轴端点的采样限制在关于中心对称的点对序列上,可...     

利用平面特征和KNNS提高点云配准效率

由于人工建筑物表面存在大量平面特征,提出利用平面特征进行初始同名点的自动寻找.根据整体最小二乘对平面拟合结果,剔除远离特征平面的噪声点,对不同测站的两个平面进行中心化,通过计算平面初始中心及初始中心到平面子集包围圈的最大距离来确定初始同名点.针对最邻近点迭代算法(ICP)中同名点搜索慢的缺点,提出了利用k-最邻近点搜索算法(KNNS)进行对应点的搜索,分析了利用平面特征和KNNS进行点云配准的处理结果.结果表明:利用共面特征和KNNS不仅能够合理改善配准参数,而且还可提高点云配准效率,提出的平面特征和KNNS的ICP算法适合于具有平面特征的建筑物的配准.     

基于投影统计特征与K均值聚类的十字光斑中心定位算法

以光斑中心准确定位为核心问题的激光三角法广泛应用于轧钢平直度检测系统中。针对湿平整后钢板形貌检测中面临的液滴干扰,为保持光斑中心提取的准确性和鲁棒性,提出了一种十字激光光斑中心定位算法。该算法首先采集所有十字光斑像素在多个方向的投影值,投影方向自图像坐标系X轴正方向开始0到π之间均匀分布;然后通过构建频数直方图,利用K均值聚类算法确定光条投影值边界;最后通过坐标变换求得十字光斑中心坐标。通过计算机仿真与实验,比较了该算法与直线拟合法在施加液滴干扰前后,对十字光斑进行中心定位的精度与鲁棒性。结果表明:该算法在液滴干扰下的重复定位结果可靠,置信度为99%的置信椭圆面积大约相当于三种点激光中心定位算法的2%。因此,该算法不仅能够在液滴干扰下准确定位十字光斑中心,而且使十字激光较点激光体现出更好的重复定位精度。     

有效点较少的动态场景下单目视觉SLAM算法

为了解决有效点较少的动态复杂场景下视觉SLAM准确定位问题,提出了一种基于自适应RANSAC动态特征点剔除的单目视觉SLAM算法.通过ARANSAC算法估计图像间的透视变换矩阵,并扭曲上一帧获得一个估计图像,使上一帧中的点转换到当前帧的坐标系下.通过计算特征点在估计图像和当前帧的光流值,区分并剔除ORB-SLAM2中的动态特征点,从而消除动态物体对SLAM定位性能的影响.利用TUM数据集的动态序列对本文算法进行仿真,并与ORB-SLAM2算法进行对比.结果表明,视觉SLAM算法绝对轨迹误差的标准偏差降低84.00%～96.11%,平移和旋转漂移的标准偏差最佳效果分别降低94.00%和96.44%,明显减少了视觉SLAM算法位姿估计的误差.本文算法能够在有效点较少的动态场景下,消除动态物体对视觉SLAM定位性能的影响,提高定位精度.     

基于Taubin拟合方法的眼睛定位算法

眼睛的定位及特征的提取在表情的理解、人机交互、身份识别、人脸检测等方面有重要的作用。直接用最小二乘法拟合椭圆的方法定位眼睛时,容易将不该生成椭圆解的地方拟合出了椭圆,Hough变换所需计算量大,占用内存大。针对上述问题,提出采用Taubin拟合与随机Hough变换(RHT)算法相结合方法获得眼睑的椭圆方程,最后把拟合椭圆的中心点作为眼睑中心点,拟合的椭圆作为眼睑的边缘。实验结果表明,该算法定位眼睛的平均检测率达94.6%,平均检测时间为0.12秒。     

基于MSERs改进的大失配立体图像自动配准方法

提出了一种基于最大稳定极值区域(MSERs)改进的亚像素级自动鲁棒配准算法.该算法对灰度图像序列进行了MSERs特征提取与椭圆拟合.利用特征极线方位来代替该特征邻域主梯度方位,提出了改进的特征规则化处理与描述方法;采用一种新的自适应特征匹配方法来获得可靠特征匹配集,在此基础上基于最小二乘影像匹配(LSM)来进一步提高配准精度,根据匹配点误差统计分布规律与3倍标准差准则来剔除粗差点,并基于配准模型获得图像的配准融合结果.试验证明提出的算法对发生较大旋转、缩放以及视角变化的图像精确配准具有优越性.     

基于广义正交概念的K-RANSAC椭圆提取

开发了一个使用广义正交概念的K-RANSAC椭圆提取算法.该算法通过使用广义正交概念,成功地把圆的所有性质推广到椭圆;通过仿射变换把水平-垂直种子点对一般化为任意种子点对情况;通过对边缘点集的归一化运算,有效地正则化了提取椭圆的边缘点集的病态性;通过直接估计椭圆参数的广义本征分析技术,进一步提高椭圆的可检测性和拟合精度.理论分析和实验结果表明,所开发的椭圆提取算法具有鲁棒性强、适用范围广、精度高和速度快等优点.     

使用立体视觉信息的视线追踪系统设计

为提高视线方向计算精度,研制了一种基于立体视觉的视线追踪系统. 首先设计了一种可产生相邻2帧“亮暗瞳”图像的双摄像机红外光源,使用图像做差和椭圆拟合的方式计算瞳孔中心,结合在“暗瞳”图像中得到普洱钦斑中心,确定局部视线的盯视方向. 然后根据人类视线移动特点,提出使用神经网络结合卡尔曼滤波的方法进行瞳孔跟踪,用支持向量回归对人眼立体参数、局部视线盯视方向和盯视点之间的关系进行训练,得到视线映射模型. 实验结果表明,该系统能基本消除用户大范围头动的干扰.     

古塔变形的数学模型研究

古塔的变形受自重、气温、风力、地震、飓风等因素的影响,形变包括倾斜、弯曲、扭曲。古塔各层中心位置的变化直接体现塔体的变形程度。结合观测点数据,通过建立确定古塔中心位置的椭圆拟合模型,可对古塔的变形进行精确研究。     

视觉测量中圆形标志点的全场自动识别和提取

针对工业视觉测量中复杂背景下的圆形标志点自动识别和提取问题,在利用拟合法进行标志点中心提取的传统技术基础上,提出判别标志点成像质量的形状误差,不仅可以避免其他亮斑对于标志点定位的干扰,而且可以自动剔除具有成像缺陷的标志点,并能保障和控制后续点中心定位的精度。应用于摄影测量,不仅可以达到亚像素的定位精度,而且提高了标志点识别能力和识别质量。     

彩色环境下基于惯性矩的椭圆检测算法

提出了在彩色环境下检测椭圆的新算法。首先分析了椭圆的解析结构,根据物理学中惯性矩的概念,推演出一个类椭圆区域的理想椭圆,用该理想椭圆与边缘检测获得的边缘点拟合,求出一个区域的理想椭圆;然后将求得的理想椭圆与区域边缘点集合用近似度和逼近度两个指标拟合,得到与类椭圆区域最匹配的精确椭圆;最终得到类椭圆区域的边界轮廓,该轮廓可以很好地代替目标的真正边界。该算法可以快速检测完整椭圆和椭圆弧。     

基于空间矩的视觉图像基元特征提取方法研究

建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子。首先利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘;然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由Hough变换提取直线和椭圆边缘像素点;最后采用基于最小二乘原理的直线拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测直线和椭圆。对空间矩算子亚像素定位算法与像面直线和椭圆亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明,在测量速度相当的情况下,本文提出的算法具有较高的精度和稳定性。 更多还原     

Extraction of line and rounded objects from underwater images

The extraction of geometric primitives from an im-age is one of the basic tasks of computer vision.Straight lines and ellipses are common components inmost underwater images(such as mines and torpedoimages)which are proposed by computer recognitionsystems.The Hough Transform(HT)is the mostpopu-lar technique for extracting geometric shapes.Explana-tions of HT can be found in most pattern recognitionbooks.In brief,the principle concept of the HT is todefine a mapping between an image space a…     

椭圆拟合的圆环模板摄像机标定

结合平面模板和一维标定物摄像机标定方法的优点,提出了一种新的基于椭圆拟合的圆环模板摄像机标定方法．该方法设计了一种新的圆环模板,只需要3副模板图像即可标定摄像机; 通过引入椭圆拟合精确定位圆环模板特征点,利用非线性优化进一步提高了摄像机的标定精度．仿真实验结果表明,该方法精确度高、鲁棒性强,通过在真实图像上的实验,验证了该算法的性能．