基于方向ROEWA算子的高分辨率SAR图像道路提取

指数加权均值比率ROEWA算子是SAR图像阶跃边缘提取中较为常用的算法,但该方法只能提取边缘强度,不能得到边缘方向。本文在ROEWA算子的基础上,利用添加方向模板的方法,提出了获取边缘方向的ROEWA改进算法。并根据得到的边缘方向,分别提出了一种边缘筛选算法和快速的Hough变换算法,从而提取出图像中的直线信息。实验表明,本文方法准确、高效,且对SAR图像中的相干斑噪声具有很好的抑制作用。     

参数控制的边缘直线提取算法

提出了在灰度图像上使用参数控制的边缘直线提取算法，解决了图像理解过程中高效地提取边缘直线这一困难的问题。在计算出直线位置和方向的基础上，还能够计算直线的对比度、宽度、倾斜度等属性。实验显示，算法速度快、精度高、提取结果信息量丰富。     

水下人造目标线特征快速检测算法

为了从水下复杂场景中快速检测人造目标,提出了一种在图像小波变换低频子带上进行直线实时检测的算法。首先,利用小波变换确定显著线特征检测的合适尺度;然后在确定的低频子带小图像上进行边缘检测,利用梯度直方图和迭代法相结合自适应确定边缘检测的分割阈值,得到显著特征的边缘点;再利用改进的Hough变换检测人造目标的直线特征;最后在原始图像上标记出直线检测的结果。实验结果表明:提出的算法可以准确检测出水下复杂背景中人造目标的直线特征,并且具有良好的实时性,满足水下人造目标视频检测的应用要求。     

基于模板搜索的高分辨率SAR图像机场提取方法

针对高分辨率SAR图像机场提取问题,设计了以尺度变换、边缘检测、短线提取、短线连接、平行线提取和验证识别等流程的机场提取方案,并针对机场跑道特点在短线提取和短线连接两个关键步骤上提出了新的算法。直线提取利用了边缘线的结构特征,将边缘曲线看成三种线基元的组合,能从边缘图像中快速拟合出短直线。短线连接提出了一种基于模板搜索的直线连接方法,将短直线连接问题转化为在模板参数空间里搜索峰值的问题。实验表明,本文方法简单快速可行。     

一种案件现场全景图像的精确匹配算法

图像匹配是全景图像拼接过程中的核心技术。本文针对犯罪案件现场重建过程中的图像匹配环节,提出了一种精确的匹配算法。算法首先用分割线对待匹配图像交叉分块;再采用小波多尺度变换边缘检测算法对分出的每一子模块提取边缘;运用自适应直线拟合方法在提取出的边缘中查找出角点,作为匹配的准特征点;平移分割线后再重复一遍上述准特征点提取过程,并对两次提取出的准特征点作交集运算;将运算得到的点作为最终的特征点进行图像匹配。实验证明,该算法能够精确地实现现场图像的匹配。     

基于直线特征的图像配准算法

为实现高效率、高精度的图像配准,提出了一种利用图像边缘直线特征的图像配准算法。首先利用LoG算子提取参考图像和待配准图像的边缘信息,利用Hough变换提取图像边缘信息中的主要直线;然后以直线特征定义了参考图像和待配准图像的相似性度量,以此度量估计旋转角度,找出直线组的对应关系;最后在这些直线组中选取配准控制直线,计算配准参数,对图像配准。经过实验,验证了该算法的有效性。     

高分辨率遥感图像中机场目标的并行快速提取

针对高分辨遥感图像机场目标检测存在漏检和误检,鲁棒性低,且处理多幅图片速度慢的特点,提出一种基于批量化并行处理模式的遥感图像机场目标提取方法。利用模糊增强方法对图像进行预处理,利用基于像素梯度和方差信息的模糊边缘检测算法对图像进行边缘检测,从中筛选出长直线,利用Hough变换提取其中平行的直线作为机场跑道特征。在得到的特征点中选取种子点进行区域生长,从而提取出完整的机场目标。利用MPI多进程并行处理的编程方法来实现对多幅图片中机场目标的批量化并行快速提取。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,能准确地检测并提取出完整的机场目标,能够大幅度提高程序处理多幅图片的速度。     

基于方向导数和B样条小波的图像边缘检测

根据图像边缘及噪声的多尺度传播特性和小波边缘检测的基本原理,提出了一种基于方向导数和三次B样条小波的边缘检测算法。该算法兼顾图像边缘的方向特征和小波基对称、线性相位的特点,较好地解决了边缘提取精度与噪声抑制能力之间的矛盾。通过计算机仿真对该算法进行验证,结果表明该算法不仅能准确地检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,优于传统的边缘检测算法。     

基于一种改进的Hough变换的输电线提取与识别

在野外拍摄得到的输电线图像中,输电导线具有明显的线性特征,因此可以直线为基础来研究导线提取与识别的算法。Hough变换是经典的变换域直线提取算法,针对输电线图像的特点以及从Hough变换改进的思路出发,运用形态学分析和搜索聚类的方法先去除输电导线二值边缘图像中的背景噪声,提取出导线上的像素点。经过预处理后,再运用阈值区间的自适应估算方法来计算Hough变换的参数阈值,从而识别出图像中的输电线。实验结果表明,该方法具有较好的提取效果,并且能准确的识别出输电线,计算简单速度较快。     

基于梯度方向场的掌纹三角点检测算法

提出基于Sobel梯度算子方向场的掌纹图像三角点检测算法。算法首先对数码相机采集的掌纹图像进行去噪、边缘提取及伪边删除预处理;然后对图像进行分块处理,计算每一子块的Sobel梯度方向场,基于方向场直方图统计子块内每一像素点的方向场数目,将子块内大多数点的方向确定为子块中心点的方向;对掌纹图像的方向场进行三色同质化后,用基于形态的方法进行掌纹三角点定位,并删除伪特征点。对采集的212幅掌纹图像三角点检测实验结果表明:提出算法能较为准确、可靠地检测出三角点,三角点的检测准确率为91.43%,验证了提出方法的有效性和鲁棒性。     

一种基于激光传感器的自适应直线提取算法

针对Split-and-Merge直线提取算法对参数敏感和运算效率低的问题,提出一种基于该算法的自适应直线提取方法,根据自适应阈值对激光数据进行邻近点簇分割,基于Prototype-based fuzzy clustering算法对邻近点簇进行线段分割,利用最小二乘拟合直线参数。实验结果证明,该方法显著提高了线段分割的鲁棒性和线段提取的精度,以及算法的运算效率。     

基于蚁群算法的现代藏文字符轮廓提取技术研究

由于对字符提取骨架往往会失去受污损部位的重要信息,因此本文提出了一种基于蚁群算法的现代藏文字符轮廓提取算法,旨在用字符的轮廓线代替骨架线来表征字符。本算法用于印刷体藏文轮廓提取,取得了良好的效果,避免了传统细化算法造成的畸变,提高了轮廓提取的抗干扰能力,并且减小了计算量,加快了特征提取的速度。     

基于八元数的彩色掌纹特征提取与识别算法

综合4种传统算法和八元数BP神经网络,提出一种掌纹特征提取算法,自动提取彩色掌纹图像的掌纹线。对掌纹线图像进行二维小波分解,并构造七维特征向量,采用八元数矢量积表示算法进行掌纹识别。实验结果表明,掌纹提取算法能提取出较精细的掌纹线,识别算法的成功率可达96%。     

A Minimum Cost Approach for Segmenting Networks of Lines

The extraction and interpretation of networks of lines from images yields important organizational information of the network under consideration. In this paper, a one-parameter algorithm for the extraction of line networks from images is presented. The parameter indicates the extracted saliency level from a hierarchical graph. Input for the algorithm is the domain specific knowledge of interconnection points. Graph morphological tools are used to extract the minimum cost graph which best segments the network.We give an extensive error analysis for the general case of line extraction. Our method is shown to be robust against gaps in lines, and against spurious vertices at lines, which we consider as the most prominent source of error in line detection. The method indicates detection confidence, thereby supporting error proof interpretation of the network functionality. The method is demonstrated to be applicable on a broad variety of line networks, including dashed lines. Hence, the proposed method yields a major step towards general line tracking algorithms.     

基于物方几何约束提取建筑物垂直边缘

航空影像中，垂直边缘对建筑物提取具有重要意义。为快速准确地提取垂直边缘，依据航空摄影测量学的有关知识，利用摄影测量成像模型推导出垂直边缘灭点位置，并结合物方空间几何约束和图像空间边缘信息，采用一种自适应模糊Hough变换算法，实现了建筑物垂直边缘的自动提取。实验证明，该算法是行之有效的。     

Skeleton-enhanced line drawings for 3D models

We present a novel line drawing approach for 3D models by introducing their skeleton information into the rendering process. Based on the silhouettes of the input 3D models, we first extract feature lines in geometric regions by utilizing their curvature, torsion and view-dependent information. Then, the skeletons of the models are extracted by our newly developed skeleton extraction algorithm. After that, we draw the skeleton-guided lines from non-geometric regions through the skeleton information. These lines are combined with the feature lines to render the final line drawing result using the line optimization. Experimental results show that our algorithm can render line drawings more effectively with enhanced skeletons. The resulting artistic effects can capture the local geometries as well as the global skeletons of the input 3D models.     

An unbiased detector of curvilinear structures

The extraction of curvilinear structures is an important low-level operation in computer vision that has many applications. Most existing operators use a simple model for the line that is to be extracted, i.e., they do not take into account the surroundings of a line. This leads to the undesired consequence that the line will be extracted in the wrong position whenever a line with different lateral contrast is extracted. In contrast, the algorithm proposed in this paper uses an explicit model for lines and their surroundings. By analyzing the scale-space behavior of a model line profile, it is shown how the bias that is induced by asymmetrical lines can be removed. Furthermore, the algorithm not only returns the precise subpixel line position, but also the width of the line for each line point, also with subpixel accuracy     

改进点线特征的双目视觉SLAM算法

针对点线特征SLAM算法在图像局部密集区域提取大量相似线特征、同一直线上的线段过度分割等弊端,提出一种改进点线特征的双目视觉SLAM算法(ISSLAM)。在预处理阶段,利用梯度密度滤波器剔除图像中特征密集区域,降低了线特征的误匹配率加速了特征提取过程;然后,在LSD算法的基础上,利用线段合并机制,将同一直线上由于过度分割而产生的断线重新合并,提高了特征提取的精度;在闭环检测阶段,通过融入线特征的扩展词袋模型,增加了图像相似度计算时的判别依据,提高了闭环检测的精度。ISSLAM算法通过增加筛选与合并机制以及扩展的词袋模型,优化特征提取,提高特征匹配的效率及精度,提高算法性能。最后,以EuRoc公共数据集为实验对象,证明了算法的有效性。     

基于激光扫描的移动机器人行走环境直线检测

提出一种移动机器人行走环境直线检测算法;对激光传感器采集的环境信息作预处理,设计分割、提取规则将离散距离信息转化为具备明显特征的直线段序列,考虑传感器误差用最小二乘法拟合直线段;计算拟合误差作为直线分割提取的阈值自动调整条件,实现阈值自动调整.基于极坐标内直线协方差矩阵计算Mahalanobis距离,实现直线合并,不丢失环境信息同时降低其直线存储量.与传统的Split-and-Merge算法相比,解决了对分割阈值参数敏感的问题.经过实验证明:直线检测算法能够有效检测出直线特征.