使用行扫描法提取图像轮廓

传统的轮廓提取方法,例如边缘检测、水平集、活动轮廓模型等,存在着对初始轮廓敏感、噪声敏感、难以分割弱边缘和复杂形状轮廓等不足之处。以CT影像中髋关节的轮廓提取为应用背景,提出了一种基于行扫描的轮廓线提取方法。首先,对原始图像进行阈值分割和区域增长,分离出目标区域。然后,对目标区域中的孔洞进行自动填充;在填充过程中,通过目标区域的凸包来判断填充的单连通区域是否在目标区域内。最后,使用逐行扫描的方法搜寻像素信息突变点,得到目标区域的轮廓线。大量的数值实验表明,此算法的运行效率高,对于狭长、分叉、噪声干扰以及存在模糊边界的目标区域都能很好地提取轮廓线。     

增材制造中复杂区域的分割填充扫描算法

针对增材制造技术中复杂分层区域的填充扫描问题,提出一种区域分割扫描算法。首先,识别内轮廓上区域分割点及所有轮廓上的分割交点,并按顺序存储、更新轮廓数据;然后,利用提出的区域轮廓搜索算法遍历新的轮廓数据,实现了对独立填充扫描区域的快速提取;考虑3D打印机的运动学特性,给出了以打印时间最短为目标的最优填充扫描方向计算方法,完成了对打印区域的快速填充。所提算法可将含有孔、岛屿等内轮廓特征的复杂打印平面分割为若干个可以连续打印成型的子区域,减少了打印喷头跨越内孔等非打印区域时的抬头次数,结合优化后的扫描方向,能有效提高打印效率。通过算例验证了所提算法的有效性和正确性。     

基于微分几何的柔性电路板图像区域识别方法

目前柔性电路板(FPC)的表面缺陷检测方案大多缺少对轮廓进行分类这一步骤,而直接对特定区域如镀通孔、线路部位进行缺陷检测,难以直接应用到实际生产中。为解决这一问题,提出一种能有效提取柔性电路板表面轮廓并进行特定区域识别分类的方法。在该方法中,为精确地提取FPC图像整体轮廓,并有效过滤掉图像前景和背景相互夹杂的部分,针对FPC表面图像光照不均匀以及斑点杂质较多的问题,采用区域生长法提取图像轮廓,并利用中心邻域灰度法来消除欠生长的问题;为有效地识别图像不同区域的轮廓类型,利用双向差分法来计算图像轮廓的离散曲率,利用陆地移动距离(EMD)来评价各个轮廓的曲率特征与模板轮廓的区别,实现了FPC图像特定区域的识别。     

基于改进C-V模型的多运动目标分割

针对固定摄像机视频监控中多运动目标自动分割问题,本文提出了一种基于帧间差分和改进C-V模型的新方法。首先,通过自适应阈值获得滤波后的相邻帧差值图像。其次,通过连通域分析和设定阈值,消除差值图像中噪声的影响并标定出运动目标所在的区域,计算运动区域的运动窗口。最后,对所有运动窗口,采用改进的C-V模型作分割,得到封闭和完整的运动目标轮廓。针对C-V活动轮廓模型不能自适应地分割非匀质图像问题,提出利用全局梯度信息演化活动轮廓曲线,根据闭合活动轮廓曲线内外部的梯度信息重新定义图像分割能量函数。实验结果表明,该算法避免了对整个图像的分割,减少了运算量,能实现对刚体或非刚体的多运动目标的自动检测和轮廓分割。     

海上监控图像的海天线及其目标区域提取

根据海上监控采集海面图像的特点,提出一种适用于海天线及其目标区域提取的方法。该方法具体是对海面图像灰度化和高斯滤波后,首先根据灰度差异采用OSTU自适应阈值分割方法对海面图像进行分割;接着利用Canny边缘检测得到图像的所有边缘点集,从而获得主要轮廓;然后,根据梯度方向,减少无关边缘点,来改进Hough变换,连接相邻斜率误差小的直线段,减少直线段数目,选取有效程度最大的直线为海天线;最后,依据海天线的位置确定海天线区域。海天线区域的确定,为运动目标的检测、跟踪和避障节约了时间,并减少了误检概率。     

基于区域粗定位与Chan-Vese主动轮廓模型的MAG焊视觉图像熔池边缘提取

对基于熔化极气体保护(Metal active gas,MAG)焊的管道打底焊过程中通过电荷耦合器件(Charge-coupled device,CCD)摄像机与复合滤光技术组成的光学系统实时采集的正面焊缝区域图像进行分析,实现熔池图像边缘提取.对获取的焊缝区域图像,经过高斯平滑后,考虑到初始轮廓对Chan-Vese主动轮廓模型提取边缘效率的影响,使用基于阈值的方法,用矩形标出熔池的初始区域,即实现熔池区域粗定位,求取矩形区域中心,以该中心设定一椭圆作为熔池初始轮廓,使用Chan-Vese 主动轮廓模型提取熔池边缘.借助该模型实现了MAG管道打底焊焊缝区域图像的熔池边缘提取,与Sobel变换等方法比较,该方法提高了熔池边缘提取的精度.     

基于数字图象处理的火焰轮廓提取方法研究

在分析测试原理的基础上,提出了一种基于数字图像处理学的火焰轮廓的提取方法。该方法利用彩色面阵CCD相机获取火焰图像,提出一种依据火焰图像三原色的灰度分布关系提取火焰轮廓的数字化方法。通过相应的算法对图像进行了直方图均衡化、二值化、区域填充、图像滤波等处理,最终通过形态学提取了火焰轮廓,剔除了烟雾、火星和标尺的干扰,将火焰尾迹与烟雾区进行了有效的分离。利用Matlab进行编程,通过试验验证。该方法代替了传统人工观测,提高了测试精度。     

基于轮廓提取的图像配准技术探讨

对于地面目标变化检测，由于周围环境的复杂性及多变性，如果不进行较高精度的图像配准，将导致错误的目标变化检测。针对此问题，文章提出了一种基于轮廓提取的图像配准技术，依据边缘检测提取图像的边缘，进而得到图像轮廓之后，找出配准点进行图像配准。仿真实验证明，基于轮廓提取的图像配准技术，能更加有效地观察地形，消除图像之间的位置差异，准确地判断地面目标。     

基于DXF数据的图像真实边缘提取

针对视觉测量手机玻璃盖板全尺寸时图像边缘出现虚假、丢失、错误等问题，提出了一种基于DXF数据的真实边缘提取算法。该算法以手机玻璃盖板DXF图形文件中实体数据作为先验知识，指导真实边缘的识别，在Canny算法提取的边缘上按闭合轮廓逐一提取、填充得到轮廓填充图后，设置一定的数据区间识别图像的真实边缘。对于图像轮廓真实边缘之外的非边缘线段，消除多出的虚假边缘。对于真实边缘上丢失的像素点，以其8邻域内各像素点灰度值总和、位置关系为判断条件，补全真实边缘上丢失的像素点，得到完整的真实边缘。实验结果表明，该算法提高了图像边缘的提取精度减少了虚假边缘，使提取的边缘更符合手机玻璃盖板真实边缘，从而提高了边缘定位精度和正确性。     

模糊聚类协作区域主动轮廓模型医学图像分割

医学图像分割的研究对于医学影像发展具有重要意义.区域主动轮廓模型(CV)易受目标和背景区域面积比的影响,且对初始位置敏感.针对上述现象,本文提出一种模糊C-均值聚类(FCM)协作改进CV模型的图像分割算法,即FCM-CV算法.首先在CV模型中增加能量权值函数消除面积比的影响,然后用FCM粗分割结果指导设定改进CV模型零水平集的初始位置.实验结果表明,与CV模型和局部二值拟合模型(LBF)相比,FCM-CV算法消除了面积比对分割精度和效率的影响,具有更好的数值稳定性,且对初始位置不敏感,提高了图像分割的准确性.     

图像检索中一种新的目标区域提取算法

在图像检索中,为了在特征匹配时获取一个完整的且包括目标对象的目标区域,并减少背景及背景中其他物体对目标对象匹配的影响,根据用户需要查找的目标对象所具有的所有颜色,采用了多颜色值聚类分割的方法,提取被检索图中的目标区域,使得提取出的目标区域包括了目标对象的所有颜色,同时更好地排除了背景以及背景中其他颜色所组成的其他物体对相似性匹配的影响。试验结果表明,该方法能够准确地得到一个与目标对象相符合的目标区域,而忽略其他颜色物体对象。     

基于BP神经网络的铁谱磨粒图像识别方法研究

在磨粒识别过程中,铁谱磨粒图像预处理和特征参数提取是关键。应用图像形态学的处理方法对磨粒图像进行预处理,结果表明,利用开运算、闭运算的图像形态学处理方法对铁谱磨粒图像进行预处理,可以消除图像二值化后留下的孤立小碎点、孔洞以及边界断点。通过磨粒图像的统计特征参数和傅里叶特征参数建立BP神经网络,并对磨粒进行识别,结果表明:采用该方法能正确识别磨粒图像,辨别磨损机制。     

用于小零件图像测量的双远心光学系统

为了能精确得到被测物体的几何参数,设计了一种采集物体图像的双远心光学系统,并通过数字图像处理技术对物体尺寸进行测量。用Zemax对系统进行优化,分析了系统的像差和传递函数,所设计系统的工作距离大于74mm,物方视场直径达到80mm,畸变小于0.11%,CCD全视场190lp/mm处传递函数大于0.3。分析了光学系统的放大倍率稳定性和测量误差,并对小零件进行了测量,测量误差在允许的范围内,符合测量要求。     

基于混沌映射和DNA编码的彩色图像加密算法

现有的低维混沌映射编码系统和单一的DNA编码系统结构简单、复杂度和安全性较低,不能满足图像加密的要求。为此,提出了一种结合DNA编码和超混沌映射的彩色图像加密方法。首先,根据明文图像的信息,迭代生成每个混沌图的初始值及与明文图像大小相同的随机矩阵。然后,对生成的图像初始值和随机矩阵进行同等大小的分块,每个区块的DNA编码方式和每个区块之间的DNA操作规则由动态超混沌序列决定。最后,引入扩散操作以达到更好的加密效果。仿真结果表明,该算法具有较高的复杂度、较强的安全性和较大的密钥空间,可以抵抗多种攻击。     

基于MAS的制造信息系统自组织过程仿真模型的构建

为了实现制造信息系统自组织决策过程从逻辑模型到仿真模型的转换,对生产过程进行了基于软件工程方法的多Agent 系统框架搭建,通过Java、MySQL开发出一个基于多Agent理论的生产过程仿真软件原型系统.并选取某企业作为仿真实例,仿真运行的过程和结果为研究制造信息系统的静态结构特征和动态运行特性提供了方法和途径.     

单对立色流运动下的抠图跟踪

当目标与周围背景相似性较高,且目标运动形式复杂时,很难精确跟踪目标。针对传统目标跟踪方法因目标外观的不精确建模致使模型退化而产生漂移的问题,提出了一种单对立色流特征下的抠图跟踪方法。首先,根据彩色视频帧包含的丰富颜色信息,将单对立色颜色编码方式与Lo G兴趣点检测器结合,获取颜色兴趣点作为目标表示集合;其次,在目标运动预测阶段,通过估计相邻帧兴趣点的流匹配关系,获得预测帧的前景目标兴趣点估计;最后,利用获得的前景兴趣点估计进行抠图,重新划分当前帧的前背景标记,并对模型进行更新。该算法在Segtrack视频跟踪数据集上进行验证,定性定量分析了跟踪目标快速运动,目标形变和光照干扰下的跟踪效果。实验结果表明该算法可有效提高形变目标跟踪的准确性,优于当前目标跟踪的先进算法。     

一种合成孔径声呐图像目标分割方法

合成孔径声呐图像的信噪比低于普通光学图像,使图像分割成为合成孔径声呐图像处理中的重要环节。本文研究了表示合成孔径声呐图像数据分布的瑞利混合模型,结合马尔科夫随机场模型,将其应用于声呐图像水下目标(亮区)分割;通过最大期望算法分别估计目标和背景的瑞利混合模型参数,并利用该参数使用Graph cut方法进行马尔科夫随机场图像分割,通过重复迭代,最后形成稳定的目标分割结果;对实际的声呐图像进行了数据分析及目标分割,结果表明瑞利混合模型在描述合成孔径声呐声图上有良好的性能,可以改善目标分割的效果。     

基于彩色图像的运动目标分割方法

针对彩色图像Hue-saturation-intensity颜色模型各分量所携带的颜色信息不同的特点,结合区域分割算法在彩色图像中提取区域颜色特征,并将区域颜色特征作为局部阈值分割方法的阈值特征,提出一种基于图像区域颜色特征的运动目标分割方法。分割试验显示了该运动目标分割方法的有效性和可行性。提出融合梯度算子和子区合并技术进行区域分割的方法,子区合并技术能够在一定程度上防止两个独立的区域被错误的合并成一个区域, 这种区域分割方法和常用的Region growing算法的对比分割试验显示该方法对灰度变化不均匀的区域进行分割的效果优于Region growing算法。     

反求工程中基于边界扩展的三角网格构造

针对非接触式方式测量的大规模散乱点云数据建模，提出一种三角剖分算法，该算法适用于多张自由曲面片构成的曲面物体，尤其适用于含内孔的曲面对象。算法过程包括两个阶段：第一阶段，采用一种空间栅格装点法来进行初始点云数据精简，精简比率通过栅格小正方体单元尺寸控制；第二阶段，构造种子三角形，通过连接已剖分网格区域的边界边与最优扩展点采形成三角网格，从而向外延展，也可以时一个带有内孔的复杂自由曲面直接进行三角剖分，无需人工分区。实验结果表明该算法可以快速、有效地从三维数据点云建立几何模型。     

面向挤出中聚合物形态的层析图像处理方法的研究

依据光学信息论中的多维随机变量的联合熵、条件熵、平均互信息之间关系和互信息的链式法则,提出了面向挤出中聚合物形态的层析图像处理方法.它包括层析图像中的背景与分离、目标标度变换、亚像素插补的图像预处理和多模式目标特征图像的提取和测量.实验表明,通过该方法不仅能将目标形态从目标与背景之比为1∶9的层析图像中分辨出来,而且能提高目标图像的空间分辨率30%,解决了由于目标图像信息量小、对比度差而使得层析图像测量方法难以在工程中应用的问题.