二值图像中拐点的实时检测算法

鉴于数字图像中的拐点通常成为重要的信息载体,因此准确、稳定和实时地检测出拐点便成为拐点检测算法面临的主要问题,针对该问题,提出了一种新的二值图像中拐点的实时检测算法。该算法与传统基于边界链码的拐点检测算法不同,其是首先构建像素的k(k>8)邻域,并将图像中物体的边界表示为k邻域链码;然后根据曲率定义的差分形式计算各边界点处的曲率;最后通过检测曲率直方图的局部峰值精确定位出拐点,并利用拐角内部像素的颜色统计信息迅速判断出拐点的凸凹性.为验证该算法的效果,给出了该算法与4种已有算法的对比实验.结果表明,该算法不仅稳定性、准确性较高,而且算法简单,实时性强,并适合于嵌入式计算环境。     

基于Freeman链码的汉字图像轮廓曲线拐角点检测方法

拐角点检测在模式识别和机器视觉中有重要作用。本文应用基于Freeman链码的一种检测和确定图像轮廓曲线拐角点位置的方法,提取出汉字轮廓图像的拐角点作为特征点用于图像配准中。首先提取出汉字图像的轮廓曲线,然后利用Freeman链码给轮廓曲线编码,根据判断准则,提取出必是拐角点的点与可疑拐角点,最后估算可疑拐角点的曲率,挑出每组临近可能拐角点中曲率最大的点为真实拐角点。实验结果表明本文应用的方法能准确地检测出同被测对象相一致的拐角点,给出了实验数据与过程。     

基于GVF Snake的图像轮廓检测

主动轮廓模型（snake）是计算机视觉领域的重要研究方向,受到越来越多的研究者的青睐。由于传统snake具有不能收敛到凹形区域和收敛速度较慢等缺点,通过改进外部能量,引入了梯度矢量流主动轮廓模型（GVF Snake）。实验表明,该方法能更快、更好的收敛于图像轮廓。     

一种高效的三维轮廓曲线匹配算法

针对三维碎片自动拼接中的碎片匹配问题,提出一种高效的轮廓曲线匹配算法。用B-样条曲线表示三维空间曲线,并计算轮廓曲线上各个点的曲率、挠率和法矢,在匹配过程中,对轮廓特征点按其邻域曲面片进行分类,根据特征点类型标志及特征段之间的欧式距离对不同轮廓上的特征段进行相似性度量,再利用法矢对相似性较高的轮廓段进行可匹配性验证。实验结果证明该算法是稳定、高效的。     

基于欧氏距离的拐点检测算法

拐点是数字图像中的一个重要信息载体,提出一种新的拐点检测算法,该算法并非寻找连续空间中曲率的离散近似计算方法,而是源于离散曲线的外观特征,推导出离散曲线上拐点处k个点对间欧氏距离平方和局部最小这一重要性质。基于该性质,本算法首先利用Freeman链码的性质过滤掉物体边界上明显不可能成为拐点的象素,然后在剩余的边界点中通过寻找该局部最小值定位出拐点。给出了本算法与四种著名拐点检测算法的对比实验。     

基于轮廓尖锐度的图像角点检测算法

角点是图像轮廓线最重要的特征,为了准确而快速地检测角点,提出基于轮廓尖锐度的计算方法。该算法在多尺度空间中对轮廓曲线进行高斯平滑,在局部支撑区域内计算轮廓每一点的尖锐度,结合角点筛选规则确定角点。数学推导表明该算法具备合理性和可行性。实例分析表明其抗干扰性好、运算量小、定位准确。     

基于GVF Snake的图像轮廓检测

主动轮廓模型(snake)是计算机视觉领域的重要研究方向,受到越来越多的研究者的青睐.由于传统snake具有不能收敛到凹形区域和收敛速度较慢等缺点,通过改进外部能量,引入了梯度矢量流主动轮廓模型(GVF Snake).实验表明,该方法能更快、更好的收敛于图像轮廓.     

参数凸曲线的性质及拐点判别算法

依据参数曲线凸性的原始几何定义,讨论了参数曲线的局部凸和全局凸性,得到了参数曲线局部凸和全局凸的若干性质。给出了参数曲线的拐点定义,讨论了参数曲线的拐点与局部性之间的关系,导出了参数曲线拐点判别的充要条件及算法。     

一种基于轮廓图像的人脸检测方法

提出了一种基于轮廓图像的人脸检测方法。针对人脸的生理结构特征,对人脸的灰度图像进行水平和垂直方向的轮廓分割;在此基础上对轮廓图像进行分块,抽取水平和垂直方向的轮廓特征;将抽取的特征用支持向量机（support vector machine,SVM）进行分类,将分类结果用于人脸检测。实验表明：轮廓特征能较好的反映人的脸部特征,用支持向量机对轮廓特征进行分类的方法来检测人脸是有效的。     

基于高动态图像算法的相位轮廓法

物体表面为镜面反射材质或是颜色对比明显时,传统的相位轮廓法就会产生一定误差。提出用高动态光栅变形图像来代替传统的光栅变形图像,使用不同曝光时间的图像合成高动态图像,高动态图像算法同时保留了高光区域的变化信息和暗色区域的变化信息。最后,进行了实验测试,结果表明,基于高动态图像算法的相位轮廓法具有精度高、适用范围广、硬件要求低等优点。     

一种基于小波变换的平面曲线角点提取方法研究

基于小波变换的奇异值检测能力，提出了一种新的平面曲线角点检测算法．使用高斯函数的一阶导数作为基本小波，对曲线的方向角函数进行多尺度小波分析得到候选点集，提出了四个筛选规则对候选点集进行逐步筛选得到正确角点集．仿真试验说明，本文的方法不仅能够有效地检测平面曲线角点，而且具有较强的抑制噪声能力。另外，此算法简单、易实现，具有较好的实用意义．     

基于多尺度曲率乘积的鲁棒图像角点检测

为了更好地进行图像角点检测,在曲率尺度空间(CSS)框架下,提出了一种基于多尺度乘积的角点检测技术,其中曲率尺度积函数被定义为各个尺度下轮廓曲率的乘积,而角点则被定义为曲率乘积的局部极值点。这种尺度积不仅能显著地增强角点曲率极值点的峰值,同时能抑制噪声影响,而且不改变角点的位置,为了说明该技术的优点,根据角点数一致性(CCN)准则证明了该技术优于其他的角点检测算法。实验结果表明,该方法不仅具备优越的检测效果,并对噪声有较强的鲁棒性。     

基于角点特征检测的视频图像质量评价方法

为对视频会议系统中图像的降质程度进行有效评估,提出一种基于角点特征检测的视频图像质量评价方法。模拟测试图像在真实环境下的降质情况,生成仿真图像。计算两者的二值边缘轮廓曲率,获得不同检测参数下的角点检测数,寻找用于真实环境的最佳测试图像和角点检测参数。根据角点检测数将图像质量分成若干个等级,并依此判别图像质量的好坏。Matlab 仿真实验结果表明,该方法得到的结果与主观评价结果一致,能正确评价图像质量。     

基于Harris多尺度角点检测的图像配准新算法

为改进角点检测算子的检测性能,提高基于角点的图像配准算法的配准精度,把多分辨分析的思想引入到经典的Harris角点检测中,构造了基于小波变换的灰度强度变化公式,并得到了具有尺度变换特性的自相关矩阵,从而构建了一种新的Harris多尺度角点检测算法。这样,使得新的角点检测可以在不同的尺度下获取角点,并克服了单一尺度的Harris角点检测可能存在的角点信息丢失、位置偏移和易受噪而提取出伪角点等问题。然后根据角度直方图得到的旋转角度,和提取的以角点为中心的特征子图,定义了角点点对的对齐度。最后,运用最大化对齐度准则来精确地确定角点匹配点对。实验表明,该配准算法具有精确性、有效性和抗噪性,实现了良好的配准效果。     

用角轮廓结构实现基于O-Tree表示法的模块快速放置算法

在VLSI物理设计中,O-Tree是一种高效简洁的布局表示法,但其对应的模块放置算法因为基于水平和垂直约束图及其操作而复杂且费时(算法时间复杂度为O(n2)).文中算法利用模块放置过程中右上端边沿形成的角轮廓结构的阶梯下降性,结合O-Tree编码结点间的父子关系,快速确定模块的放置位置.在模块的放置过程中不需要约束图,只保持一个角轮廓,使模块的放置更加简单高效,算法时间复杂度降低为O(nlogn). 在MCNC Benchmark上的实验结果验证了该算法的有效性.     

一种改进的快速SUSAN角点检测算法

着重分析SUSAN角点检测速度慢的缺点,提出改进的快速SUSAN角点检测算法。该算法首先比较待测点与其周围半径为R的圆周上像素的灰度,统计连续的具有非相似灰度值的像素个数,根据判定准则得到初始角点,再使用非极值抑制函数选择最优角点。实验结果表明：该改进算法有效地减少角点检测过程的计算量,使得角点检测的效率大大提高。     

基于角点检测的图像分割算法及在三维重建中的应用

针对基于单幅图像的三维重建方法的多解性和病态性的难点问题,提出了一种基于Harris多尺度角点检测的图像分割算法,将复杂的工程图像分离成若干个简单基本几何形体,分别对其重建以避免直接恢复深度信息的病态解问题;为了提高基于角点的图像配准算法的配准精度,把多分辨分析的思想引入到经典的Harris角点检测中,构造了基于小波变换的灰度强度变化公式,并得到了具有尺度变换特性的自相关矩阵,从而使改进的Harris角点检测算法具有旋转、平移和尺度的不变性;实验验证了改进算法的快速、准确和稳定的特性。     

基于改进Harris算法的角点检测

提出了一种改进的Harris角点检测方法.该方法在Harris角点检测求得角点响应函数后,利用双掩膜来定义进行非极大值抑制的局部范围,结合K均值聚类方法进行非极大值抑制,若像素点的角点响应函数值满足预设角点判定条件,则将该像素点定义为角点.实验结果表明,该方法无需进行阈值选择,提高了角点检测精度.