HE染色病理切片最优二值化算法研究

基于阈值的图像区域分割难点在于阈值的选择。目的:为HE染色病理切片区域分割提供通用稳定的算法,对感兴趣区域进行二值化。方法:选择前景色和背景色作为种子点,求取种子点的RGB值欧氏距离作为阈值,对图像二值化分割,与颜色深度的最大类间方差法、颜色深度迭代法等多种自适应获取的阈值二值化图像分割效果进行比较。结果:基于背景色和前景色种子点选择的颜色欧氏距离对图像二值化分割稳定性和准确性最好。结论:在区域划分合理的情况下,以种子点颜色深度的欧氏距离阈值进行二值化,可以提取到感兴趣区域。     

基于三维激光雷达的道路边界提取和障碍物检测算法

为了快速有效地提取智能车辆在不同环境下的道路环境信息,提出基于三维激光雷达的道路边界提取和障碍物检测算法.首先,对三维激光雷达点云数据进行栅格化滤波处理,利用单束激光点云空间邻域联合分割的方法进行空间分析,得到点云平滑度特征图像.然后,采用自适应方向搜索算法获取道路边界候选点,并进行聚类分析和曲线拟合.最后,对道路边界约束下可通行区域内点云进行聚类分割,获得道路内障碍物方位和距离信息.实验表明,文中算法能够实时准确地提取道路边界和障碍物位置信息,满足智能车环境建模和路径规划的需求.     

基于形态学重建的粘连物体分割

提出一种基于形态学重建（Morphological Reconstruction）的图像分割方法。该方法先对待分割图像进行预处理,使边界点具有局部极大的灰度值;然后利用灰度形态学重建提取穹顶（Dome）,并根据其特性利用阚值对穹顶进行二值化获得候选边界点集;再利用二值形态学重建确定候选边界点集中的边界点,得到分割边界。实验结果表明,本分割方法所得边界连续性好、假边界少;该方法受噪声和对象内部灰度变化的影响较小,适合用于分割含有粘连对象的图像。     

应用激光雷达与相机信息融合的障碍物识别

针对探测器在地外星体表面软着陆过程中的障碍物识别问题,提出了一种融合三维点云数据与灰度图像数据进行精确障碍物识别的方法。首先利用坐标转换将灰度图像与三维点云归一化到同一坐标系下,实现传感器数据的融合。然后采用改进K均值聚类算法对预处理后灰度图像进行图像分割,生成光学障碍图。最后利用开源库PCL(Point Cloud Library)对激光雷达生成的三维激光点云数据进行处理,采用随机采样一致性算法提取着陆区地形水平面,对去除水平面后的点云数据进行点云分割,分离出突起物、凹坑等障碍物,并通过激光雷达与相机转换坐标系,投影到像平面,生成最终障碍图。     

基于灰度差统计分析的掌纹线提取

为了快捷而准确地提取掌纹线,提出了一种基于灰度差统计分析的方法。采用了带有修正因子的直方图均衡化方法使掌纹图像灰度分布均匀化,并应用基于邻域平均灰度的计算方法有效抑制伪纹线的干扰。在预先设置长度阈值的情况下,对图像灰度差值图进行统计分析并设置灰度阈值,进而使用具有方向性的8邻域搜索方法,通过判断对象点的灰度值和连续掌纹线点集的点数,提取出掌纹线的二值图像。最后通过计算掌纹图像间的隶属度评价掌纹线的提取效果。实验结果表明,该方法提取出的掌纹线图像清晰,识别正确率较高,达到94.51%以上。     

基于点云-模型匹配的激光雷达目标识别

为实现激光雷达自动目标识别,本文给出了一种基于点云模型匹配的方法。将点云进行三视投影,对投影点云进行二值化处理得到二值图像,采用Sobel算子和Hough变换提取点云轮廓边界及获得边界直线参数,然后以投影点云轮廓信息为约束提取包围矩形,完成目标姿态估计和几何特征提取。在此基础上以点云到CAD模型面元的欧氏距离最小为优化目标,采用单位四元数法计算点云与模型之间的刚体变换,通过迭代实现点云和候选目标CAD模型的匹配,并以归一化平均欧氏距离作为相似性度量完成目标识别。采用五种地面装甲目标在不同激光雷达视角下的点云进行目标识别实验,统计结果表明目标类别的正确识别率为100%,目标型号的正确识别率大于91%,因而本文方法具有较好的识别性能和较高的应用价值。     

基于角点检测的建筑物轮廓矢量化方法

针对高分辨率航空影像的特点,提出了基于角点检测的建筑物轮廓矢量化方法:首先,对航空影像进行多尺度面积形态学分割,获取建筑物的二值图像;其次,利用边缘跟踪技术,记录边缘点,在边界曲线上利用高斯函数计算其曲率,提取候选角点集,并由自适应支持区域确定的角点角度和一个动态曲率阔值代替固定的阈值筛选出正确角点;最后,以直角作为约...     

基于数据特征的多传感器融合实时目标检测

为了进一步降低目标检测出现的误检率,提出了一种基于传感器数据特征的融合目标检测算法。首先,为了减少部分离群噪声点对点云表达准确性的影响,采用统计滤波器对激光雷达原始点云进行滤波处理;其次,为了解决点云地面分割在坡度变化时,固定阈值会导致分割不理想的问题,提出了自适应坡度阈值的地面分割算法;然后,建立KD（k-dimensional）树索引,加速DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）点云聚类,基于Andrew最小凸包算法,拟合最小边界矩形,生成目标三维边界框,完成聚类后的目标点云位姿估计;最后,将激光雷达检测到的三维目标点云投影到图像上,投影边界框与图像检测的目标边界框通过IoU关联匹配,提出基于决策级的三维激光雷达与视觉图像信息融合算法。使用KITTI数据集进行的测试实验表明,提出的点云聚类平均耗时降低至173 ms,相比传统的欧氏距离聚类,准确性提升6%。搭建硬件实验平台,基于实测数据的实验结果表明,提出的融合算法在目标误检率上比YOLO v4网络降低了约10%。     

图像过渡区提取与分割的逆向云方法

针对图像自动分割中的最优阈值选择问题,提出了一种基于云模型和过渡区思想的图像阈值化方法。该方法首先通过逆向云算法获得给定图像的云模型;其次设计自适应阈值搜索准则,在云模型的骨干元素区间内最小化该准则,生成图像过渡区的云模型;然后采用极大判定法则实现图像过渡区的不确定性提取;最终根据过渡区像素的灰度峰值完成图像阈值化。新方法利用云模型解决图像过渡区的提取与分割问题,具有不确定性。定性和定量的实验结果及分析表明,该方法分割效果较好、性能稳定,具有合理性和有效性。     

偏度特征约束下的机载激光雷达点云数据分类

机载激光雷达获得的点云具有密度低、分布不均匀、分支结构不清晰等特点,其动态扫描过程的数据特征动态偏差很小,无法提取有效的数据去噪特征。为此提出偏度特征约束下的机载激光雷达点云数据实时分类方法。该方法将扫描获取的点云大容量实时数据引入在正态分布中,利用衡量对称性正态分布的关键度量偏度特征作为动态特征分界约束,完成数据滤波;提取机载激光雷达点云特征,从中选取优质特征,以此构建SVM分类器。点云大容量数据训练结果即为最终的分类结果。实验结果表明,所提方法分类的准确性与效率较高。     

用于多视点云拼接的改进ICP算法

点云拼接在三维物体重建中有着广泛的应用,由于扫描设备会受到光照、遮挡或物体尺寸等的影响,使得扫描设备不能在同一视角下获取待测物体的全部点云信息. 针对迭代最近点算法（ICP）受点云初始位姿影响较大,鲁棒性差的特点,提出一种将多视点云数据作为研究对象,基于改进ICP算法的点云拼接算法. 该算法在选取特征点时,将坐标轴与阈值相结合,设定一个阈值约束候选点的搜索范围,然后得到欧氏距离最近的点集,并使用ICP算法进行点云拼接. 实验结果表明使用本文算法较传统ICP算法在迭代耗时、拼接精度上有明显的优势.     

Variation-based approach to image segmentation

A new approach to image segmentation is presented using a variation framework. Re-garding the edge points as interpolating points and minimizing an energy functional to interpolate a smooth threshold surface it carries out the image segmentation. In order to preserve the edge informa-tion of the original image in the threshold surface, without unduly sharping the edge of the image, a non-convex energy functional is adopted. A relaxation algorithm with the property of global conver-gence, for solving the optimization problem, is proposed by introducing a binary energy. As a result the non-convex optimization problem is transformed into a series of convex optimization problems, and the problem of slow convergence or nonconvergence is solved. The presented method is also tested experimentally. Finally the method of determining the parameters in optimizing is also explored.     

机载LiDAR输电线路杆塔快速定位方法研究

杆塔位置是机载激光雷达电力巡检应用中进行输电线路点云分段、杆塔提取、变化检测的基础.为了提高其自动定位的精度和效率,提出了 一种适用于复杂地形的高压输电线路杆塔自动定位方法.首先在分析了输电线路点云相对高度、垂直和水平分布特征基础上,采用格网预处理剔除低位点格网、聚类分析确定候选类簇,然后利用格网垂直连续分布系数、高程...     

基于云模型的图像区域分割方法

基于区域的图像分割方法由于其高效、稳健的特点成为自动或半自动图像分割方法的研究热点之一。针对区域分割方法中存在的不确定性问题,提出了一种基于云模型的区域分割方法。首先以云变换为基础确定了区域生长过程中的生长准则,然后以逆向云算法实现分割区域由定量的像素集合到定性的云概念的转换过程,最后以云综合算法为基础将相邻区域进行合并,实现了基于区域的不确定性图像分割。两组图像分割实验表明该方法可以准确地分割出目标,并优于传统的图像分割算法。     

Variation-based approach to image segmentation Variation-based approach to image segmentation

A new approach to image segmentation is presented using a variation framework. Regarding the edge points as interpolating points and minimizing an energy functional to interpolate a smooth threshold surface it carries out the image segmentation. In order to preserve the edge information of the original image in the threshold surface, without unduly sharping the edge of the image, a non-convex energy functional is adopted. A relaxation algorithm with the property of global convergence, for solving the optimization problem, is proposed by introducing a binary energy. As a result the non-convex optimization problem is transformed into a series of convex optimization problems, and the problem of slow convergence or nonconvergence is solved. The presented method is also tested experimentally. Finally the method of determining the parameters in optimizing is also explored.     

基于法向量距离的路面坑槽提取方法

以路面高程激光点云为研究对象,提出一种基于法向量距离的路面坑槽提取方法.首先对路面高程点云数据进行数据清洗;其次采用自适应最优邻域的PCA方法估算路面点云数据的法向量,通过计算路面点云中采样点到其局部二次曲面的切平面的法向距离作为法向量距离;以法向量距离描述采样点的三维空间特征,并通过阈值分割自动提取路面坑槽点云集合,...     

基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法

为了提高对雕塑点稀疏图像的点云三维重建的分析能力,提出一种基于稀疏图像序列的雕塑点自动云三维重构方法,基于稀疏散乱点三维重建和锐化模板特征匹配方法进行图像三维重建。采用三维角点检测和边缘轮廓特征提取方法,进行雕塑点稀疏图像三维点云特征检测,对检测的雕塑点稀疏图像点云数据进行信息融合处理,采用梯度运算方法进行特征分解,实现对雕塑点稀疏图像的信息增强和融合滤波。结合局部均值降噪方法进行图像的提纯处理,提高雕塑点稀疏图像轮廓重建能力,采用锐化模板特征匹配和块分割技术,实现雕塑点自动云三维重构。仿真结果表明,采用该方法进行雕塑点自动云三维重构的准确性较高,图像匹配能力较好,且重构输出信噪比较高。     

Robust and Efficient Implicit Surface Reconstruction for Point Clouds Based on Convexified Image Segmentation

We present an implicit surface reconstruction algorithm for point clouds. We view the implicit surface reconstruction as a three dimensional binary image segmentation problem that segments the entire space $\mathbb R ^3$ or the computational domain into an interior region and an exterior region while the boundary between these two regions fits the data points properly. The key points with using an image segmentation formulation are: (1) an edge indicator function that gives a sharp indicator of the surface location, and (2) an initial image function that provides a good initial guess of the interior and exterior regions. In this work we propose novel ways to build both functions directly from the point cloud data. We then adopt recent convexified image segmentation models and fast computational algorithms to achieve efficient and robust implicit surface reconstruction for point clouds. We test our methods on various data sets that are noisy, non-uniform, and with holes or with open boundaries. Moreover, comparisons are also made to current state of the art point cloud surface reconstruction techniques.     

基于改进区域生长的水岸线提取方法研究

针对无人船在水面目标识别及视觉导航中涉及到的水岸分割问题,提出了一种基于改进区域生长的水岸线提取方法。首先在Lab颜色空间对图像进行阈值分割,得到水面种子点候选区域;然后通过构建最小二乘问题在种子点候选区域自动选取最优初始种子点,并基于图像标准差实现生长规则阈值自适应;最后依据初始种子点和生长规则进行区域生长,并对得到的水面区域进行边缘提取,从中分离出水岸分界线。采用该方法对水岸样本图像进行实验,通过相关系数和偏移误差对水岸线提取结果进行评价。实验结果表明,该方法能够提取出复杂环境下的水岸线,具有一定的鲁棒性,且基本满足实时性要求。