基于Hough变换的激光扫描数据直线提取

介绍了Hough变换在对激光扫描数据进行直线提取方面的应用。在集装箱起吊的安全检测中采用激光技术是一个新途径 在对集装箱的起吊是否安全进行判断的关键是对激光扫描所形成直线段的相互关系判定。传统的Hough变换存在无法提取直线的端点,会出现虚假直线等问题,文章提出的改进的Hough变换算法,解决了传统Hough变换的问题,实现了对激光扫描数据的直线的提取。实验证明了所述方法的有效性。     

基于Faster R-CNN的工件螺纹孔目标检测

为了提高螺纹孔目标检测的准确率,结合双相机视觉系统与Hough变换圆检测算法,提出了一种基于Faster R-CNN的螺纹孔目标检测方法。首先建立了由双相机组成的图像获取系统,通过安置在高处的工业相机采集工件整体图像,利用Hough变换圆检测算法初步筛选出工件上的疑似螺纹孔的位置,并驱动第二个工业相机逐个在近处采集经Hough变换检测出的疑似螺纹孔的局部精确图像。然后,在自建的螺纹孔数据集上训练以ResNet50为基础网络的Faster R-CNN目标检测模型。最后,将螺纹孔处局部图像输入训练好的Faster R-CNN目标检测模型进一步识别并进行定位。实验结果表明,该方法能有效地避免螺纹孔小目标检测,相对于单独使用Hough变换方法或者Faster R-CNN目标检测方法检测螺纹孔,具有更高的识别和定位精度。     

一种快速精确的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度和精度,本文提出了一种定位方法.对于虹膜的内边缘定位,本文基于图像二值化和形态学的腐蚀、膨胀,建立了有效的去噪算法,并提出了一种灰度投影与圆的方程相结合的方法,可准确定位虹膜内边缘.对于虹膜的外边缘定位,本文利用虹膜内边缘定位数据对边缘图像去噪得到有效的边缘信息,在此基础上提出了一种改进的Hough变换方法,可以快速准确地定位虹膜外边缘.实验结果表明,本文提出的虹膜定位算法显著提高了虹膜定位的速度和精度,避免了传统Hough算法搜索的盲目性.     

自适应窗口形状的中值滤波

中值滤波去除噪声的同时,难免出现含有线形图像的边缘轮廓信息跟随丢失的情况。为了达到滤除图像噪声最大化,有用信息损失最小化的目的,根据图像边缘特征选择或设计了适当大小和形状的窗口来进行中值滤波等操作。一方面,创新性地提出将Hough变换应用到车轮裂缝CT图像的滤波窗口形状的选择上,针对单一方向轮廓的图像,利用Hough变换检测出裂缝的方向,从而采用与裂缝形状相应的窗口对裂缝进行有针对性滤波,将该方法与传统方法进行了对比实验,并将60层滤波后切片图像堆栈得到了三维图像;另一方面,针对含有多个方向轮廓的图像,为了进一步改善滤波效果,提出根据像素梯度设计斜向滤波器,对多方向的线对进行滤波,数据显示经改进方法滤波后图像的峰值信噪比(PSNR)较传统的中值滤波提高了4~6,结构相似性(SSIM)提高了1%~2%左右,最后用683层荞麦切片CT图堆栈得到三维图像,对比滤波前后图像,可知该方法滤波效果良好。     

基于霍夫空间模型匹配的移动机器人定位方法

快速获取自身相对于外部世界的位置和姿态是自主移动机器人一项重要的基本功能。本文将经典霍夫(Hough)变换引入移动机器人自定位，利用摄像机获取外界环境的局部地图特征，与给定环境模型(全局地图)在Hough空间进行匹配和比较，更新机器人的位置信息，并用EKF法将此信息与里程计测得的位置信息进行数据融合，从而最终实现移动机器人自定位。该方法尤其适用于室内结构化环境，实验结果表明该方法具有良好的性能。     

快速Hough变换(FHT)在实时识别目标系统中的应用

Hough变换(HT)是一种在噪声或退化图像中检测直线的强有力工具。FHT采用了分层技术和K-树结构,从而大大提高了检测速度,减少了内存量。本文把FHT用于实时识别目标图像系统中,完成了模拟实验,实现了在复杂背景中实时识别目标,同时输出目标位置。由于利用了HT,使得整个系统对于有噪声、目标残缺、背景复杂的目标图像具有较强的识别能力。在目标样板选定之后,系统对目标的识别将不受背景变化的影响,并且具有目标旋转不变性。     

基于Hough变换的角点检测算法

角点检测是图像处理和机器视觉领域中基本而重要的问题。提出了一个基于Hough变换的角点检测算法,通过遍历地考察边缘图像中各像素点的一个邻域窗口,利用Hough变换寻找以窗口中心点为出发点的直线段,并通过这些直线段的数量和相互之间的夹角判断当前中心点是否是角点。针对固定的窗口,使用了模板预先计算及环形缓冲区等技术提高Hough变换及图像遍历的效率。在实际图像库上的对比实验表明提出的算法具有高的角点检测率,最低的角点误检率和角点位置误差,同时相比同样可得到构成角点各边的角度的方法.提出的算法同样具有更高的检测率和精度。对于时间性能要求不高的角点检测应用场合,提出的算法比已有算法具有更优的整体检测性能。     

提高动态流量软测量实时性的RBF中心优化算法

针对液压伺服系统动态流量软测量模型中神经网络训练精度和训练速度难以同时提升的问题,引入减聚类(SCM)算法将原训练样本集映射成初始径向基函数(RBF)中心集,并确定基函数宽度;利用敏感性分析算法(SenV)对基函数的中心进行优化,从而减少神经网络隐层节点数目;在根本上为同时提升神经网络训练精度和训练速度提供保障.实验表明,神经网络的隐层节点数可降低至少30%.     

A new method for locating Kikuchi bands in electron backscatter diffraction patterns

Electron backscatter diffraction (EBSD) device can provide crystal structure, orientation, and phase content data through analysis of EBSD patterns. The reliability and precision of these data depend on the quality of the band position and zone axes data. This study introduces a new image processing method that can accurately provide the location of Kikuchi bands and poles. In this method, pattern rotation and gray gradient calculation are employed after for the initial detection of Kikuchi lines. Hough transform and Gaussian function are used for the final definition of bands position. Based on the position of Kikuchi bands, the indices of lattice planes and zone axes can be obtained precisely and easily. Angles between zone axes are calculated using locating results. The maximum error for a single‐crystal silicon sample is only 8.07%, illustrating the accuracy of this new method.     

Study of the slow-fast preamplifier input parameter’s effects on output image for LYSO scintillator with PS-PMT based animal PET

We developed a small animal positron emission tomography with four detector heads, each one composed of 2 × 2 cm² of pixilated LYSO matrix of 10 × 10 crystals, 2 × 2 mm wide and 10 mm deep coupled to position sensitive photomultiplier (PS-PMT, Hamamatsu R8900U-00-C12). Anger-type logic discretized positioning circuit (DPC) multiplexed readout connected to PMT of each head. The fast-slow preamplifier is used in the fabricated animal PET. We showed that the input capacitance of the preamplifier (the capacitance in the output node of the resistive network) has a direct effect on output image. Image broadening, peak to valley ratio and the geometry distortion of crystal illustration are studied for different input capacitance of preamplifier. The input capacitance of 1 nF resulted in the best image by keeping all the parameters at the proper level with no geometry distortion at the edge of the image.     

快速响应码图像的全方位识别

首先分析快速响应码位置探测图形的模式，提出一种基于一维特征模板匹配的快速定位方法，并实现图像方位归一化，然后对条码边界进行Hough变换得到边界直线和顶点位置，再利用条码的几何特征做控制点变换和双线性插值变换，进行几何失真校正和大小归一，形成只包含条码的图像，最后采用Sobel边缘检测以及傅里叶反模糊滤波方法识别条码模块，得到可以解码的比特流信息，实验表明这些算法有效消除了图像中无关信息干扰和几何失真对识别的影响，实现了条码图像的全方位快速识别。     

Positron emission tomography—a new technique for studies of the central nervous system

Positron emission tomography (PET) has become an important tool to study the central nervous system. Examples of such studies are cerebral blood flow and metabolism and determination of receptor characteristics of the brain. In the following the basic principles and the physics behind PET are given. Different aspects are discussed such as detector design, image reconstructions and data analyses. Since quantification is essential in PET, data have to be corrected for absorption, scatter and random coincidences. These corrections and their influence on image data are discussed. A review of state-of-the-art PET research of the brain is given.     

四种确定RBFNN中心的新算法

提出了4种确定RBFNN隐层数据中心的新方法,即动态k-均值聚类算法、动态RBFNN数据中心选取算法、基于Hough变换的RBF数据中心选取算法和调整半径的最近邻聚类算法,这些新算法消除了现有算法中人为因素对数据中心的影响,理论推导和仿真验证了新算法的正确性和实用性,解决了RBF神经网络的设计难题并为其推广应用提供了实用的指导方法.     

基于机器视觉的液晶显示屏装配尺寸检测算法的研究

提出了一种检测液晶显示区域和外壳之间距离的算法。该算法将霍夫变换与最小二乘法结合,首先,利用Canny算子提取液晶显示区域和外壳的边缘。然后,利用霍夫变换对边缘直线进行粗定位,并依次找到直线边缘附近的所有点集。最后,利用最小二乘法进行拟合,精确地检测出图像中的直线边缘,由此计算出液晶显示区域和外壳之间的距离。实验结果表明,提出的检测算法具有较高的精度与效率,并已应用于产品的在线检测。     

Energy Broadening Model for BGO Array Crystal from 0.059 to 1.332 MeV

The energy resolution and energy broadening parameters are of great importance as far as scintillator detector is concerned. At present, BGO crystal due to its high density, high yield of photoelectric absorption, availability and cost is used in particle physics and medical imaging system especially in positron emission tomography (PET). The purpose of this study is to calculate the Gaussian energy broadening parameters of a 10 × 10 BGO array in order to use it in simulation for analysis of its spectral response in the presence of gamma rays in a wide range of energies. The Gaussian energy broadening parameters were extracted from the experimental spectrum to use them as the input parameters in MCNP4c code. The simulated response of the detector employing these parameters showed a good agreement with the experimental data.     

童车变形量图象处理中的霍夫变换的优化

为了解决童车变形量图形处理过程中的计算效率问题,对霍夫变换进行优化。首先将连续搜索法融入到霍夫变换中,滤去了过大或过小的轮廓,对所获得的连续轮廓进行筛选,从而减少了霍夫图像变换点的数量,然后最大限度使用连续变换中的信息,变全图搜索为局部元素搜索,大大地缩小了搜索范围。实验结果表明:对于尺寸为640×180的图像进行霍夫变换,融入了连续搜索的霍夫变换的计算速度是原始的霍夫变换的13倍,融入了连续搜索的优化的霍夫变换的计算速度是原始霍夫变换的497倍,取得了较好的效果。     

基于改进的Hough变换图像分割方法

在图像处理和计算机视觉中,Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术,针对传统Hough变换算法所需的存储容量大、计算量大、速度慢、效率低,不能确定曲线端点及长度的问题,提出了一种改进的Hough变换方法,它根据Hough变换思想的逆变换,采用对参数空间逐步细分的方法,逐步排除不包含直线的区域,能够有效地减少存储容量,提高运行效率,并能有效地求出曲线轮廓的端点及长度.该方法已成功运用于车牌自动识别系统的车牌分割中.     

Coarse-to-Fine Search Technique to Detect Circles in Images

Detection of patterns in images is an important high-level task in automated manufacturing using machine vision. Straight lines, circles and ellipses are considered to be the basic building blocks of a large number of patterns occurring in real-world images. Real-world images frequently contain noise and occlusions resulting in discontinuous patterns in noisy images. The Hough transform can be used to detect parametric patterns, such as straight lines and circles, embedded in noisy images. The large amount of storage and computing power required by the Hough transform presents a problem in real-time applications. The aim of this paper is to propose an efficient coarse-to-fine search technique to reduce the storage and computing time in detecting circles in an image. Variable-sized images and accumulator arrays are used to reduce the computing and storage requirements of the Hough transform. The accuracy and the rate of convergence of the parameters at different iterations of the algorithm are presented. The results demon-strate that the coarse-to-fine search strategy is very suitable for detecting circles in real-time environments having time constraints.     

一种基于扩展目标的直线边缘特征提取方法

为了能够快速而精确的提取图像中扩展目标的直线边缘特征,本文提出了一种基于块遍历的直线提取方法,该算法是先通过块遍历整个图像,然后按照直方图把块分类并进行二值化,再通过链码得到相同单像素直线的多个块表示,然后通过这些直线的斜率和截距进行分类,最后对分类结果求均值,仿真结果表明该方法不仅能正确地提取直线特征且提取的直线可以达到亚像素精度。从运算量和复杂性来看,其综合性能要优于经典霍夫变换方法但却可以得到很好的直线提取结果,从而为硬件实现打好了基础。     

全景海域图像中的圆形海天线提取

针对全景海域图像背景复杂且海天线呈近似圆形的特点,提出了一种基于分形维数和改进Hough圆变换的全景海天线提取算法。该算法首先通过地毯覆盖法计算海域全景图像的分形维数,并据此提取出全景采集装置等设备在全景图像中的成像,消除其对海天线检测的不良影响。针对经典的梯度Hough圆变换算法提取全景海天线时无法给出唯一正确解的问题,提出了一种改进的Hough圆变换算法来有效提取全景海天线。对400幅不同情况下采集的全景海域图像进行了实验。结果表明,提出的算法在理想情况、海天线部分缺失、低对比度和海天线大范围断裂等多种情况下均可以有效提取出全景圆形海天线,检测准确率达95.75%,适用性和鲁棒性良好。