基于熵和独特性的角点提取算法

针对角点提取在图像配准中的应用,利用图像窗口的互相关系数定义了邻域窗口的独特性,提出一种基于熵和独特性的角点提取算法.算法首先通过Canny算子提取图像边缘,然后通过计算边缘点所在圆形邻域的熵和独特性筛选出角点,并通过不断修正剩余候选角点的独特性达到输出角点分散分布的目的.通过与Harris算法及区域特征提取的Sift算法实验对比,表明该算法能够对角点准确提取、精确定位,具有较好的抗噪性和方向无关性,且提取的角点分散分布,尤其适用于图像配准,其局限性在于不具有尺度不变性.     

基于张量投票的昆虫翅脉提取算法

昆虫翅脉提取对于昆虫自动分类意义重大。鉴于传统翅脉提取算法中存在断裂、边缘不整齐等缺点,提出一种基于张量投票的昆虫翅脉提取算法。首先对翅脉图像进行去噪、二值化、形态学等预处理,得到稀疏二值点图,然后计算每点的张量值,结合Gestalt定律的邻近性、相似性规则,对邻域内点进行张量投票,并设定投票阈值,最终获取昆虫翅脉轮廓。实验结果表明,由于引入张量和Gestalt规则,文中所提算法可以提取出更加符合感知规则的翅脉结构,得到较为完整且平滑的翅脉轮廓,同时对于出现少许断裂的翅脉图像,依然可以获得较为完整的翅脉边缘,这为后期的昆虫自动分类奠定基础。     

形态学尺度空间城市建筑物自动分类算法

建筑物类型的确定可为3维重建、图像检索等提供重要依据,而实现其自动判断往往是困难的。通过分析城市建筑物中两大基本类型建筑物的角点特点,利用大尺度形态筛获得初步轮廓区域;通过改进Hough变换和提出的线段、角点优化算法,对各类型角点进行分类统计,实现数码相机拍摄的平顶和非平顶建筑物的自动分类。通过对几十幅采集的建筑物图像进行实验证明,提出的线段优化算法可以有效消除错误轮廓线的影响,进而实现建筑物类型判断,准确率可以达到80%。     

一种改进的图像边缘检测算法的研究

图像边缘时图像的基本特征之一,阐述了边缘检测的基本理论和传统的边缘检测算子理论,提出了一种改进的图像边缘检测方法。通过实验表明,该方法能够有效的对图像边缘进行检测,目标边缘定位精度较好,并且能有效减少噪声对图像的干扰,从而提高了图像边缘检测的抗干扰能力。     

基于SUSAN的种子点生长边缘检测算法①

角点是一种特殊的边缘点,是数字图像中重要的几何特征。利用边缘点连续的特性,提出了一种基于SUSAN算法的种子点生长边缘检测算法。利用Susan算法获得图像的角点,再将获得的角点作为种子点,根据边缘点的判断准则对其进行生长,最终实现边缘检测。实验证明,设计的算法具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效的边缘检测方法。     

基于SUSAN的种子点生长边缘检测算法①

角点是一种特殊的边缘点,是数字图像中重要的几何特征。利用边缘点连续的特性,提出了一种基于SUSAN算法的种子点生长边缘检测算法。利用Susan算法获得图像的角点,再将获得的角点作为种子点,根据边缘点的判断准则对其进行生长,最终实现边缘检测。实验证明,设计的算法具有较高的效率和很好的抗噪声能力,是一种有效的边缘检测方法。     

基于Harris角点检测的人体特征提取与测量

为准确地对人体图像特征尺寸进行自动识别和提取,提出一种基于Harris角点检测的人体特征提取与测量算法;首先对原始图像规范化处理,并采用Canny算子进行边缘检测,得到图像的二值边缘图;然后根据人体特征尺寸位置的突变性可用角点来描述的特点对轮廓图像进行特征点提取;最后利用人体关键尺寸与身高(由用户提供)的比例关系进行特征点筛选,计算获取人体测量学中的关键尺寸;经对实际测量数据分析比较得知,实验测量结果产生的误差较小,实验值和实际值之间无显著性差异,因此验证了该方法的可行性。     

图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法

目的 基于边缘轮廓的角点检测算法的检测性能虽然相对比较稳定,但是它对边缘轮廓的局部变化敏感,并且只是给予一个经验门限去提取角点,为此提出一种对局部变化和噪声稳健的基于图像边缘轮廓自适应阈值的角点检测算法。方法 该算法利用各向异性高斯方向导数滤波器对不同边缘和角点模型进行表征,提取表征边缘和角点的灰度及几何变化的不变属性,并通过正则化计算得到区别边缘和角点的自适应阈值。该算法首先利用Canny边缘检测器检测输入图像的边缘映射并从边缘映射中提取出边缘轮廓;然后利用各向异性高斯方向导数滤波器对所提取出的边缘曲线进行滤波平滑,计算出每一像素点的响应并与自适应阈值作比较,把响应大于阈值的点作为候选角点;最后,对候选角点进行非极大值抑制得到最终角点集。结果 提出的算法分别与Harris算法,He & Yung算法,以及ANDDs算法在仿射变换和高斯噪声的实验环境下进行比较,其性能指标为平均重复率与定位误差;并且对每个角点检测算法在无噪声和有噪声的情况下进行了角点匹配比较。4种算法的两个指标的平均排名为Harris 3.375,He &Yung 2.625,ANDDs 2.625,本文算法 1.375。本文算法在仿射变换以及高斯噪声的情况下有着良好的平均重复率和定位误差,优于其他3种算法。匹配实验中的错误点以及丢失点也少于其他3种算法。结论 图像的特征检测在计算机视觉领域是一个重要的课题,在许多视觉系统中,检测特征往往作为复杂计算的第1步。因此,这一步的可靠性会极大地影响着视觉系统整体的结果。而角点作为图像的重要特征,对其研究具有重大意义。本文算法不同于传统的基于边缘的角点检测器仅利用边缘轮廓的信息,还利用到图像边缘像素的灰度信息。而且,本文算法还采用一个自适应全局阈值,避免了角点的误判。正则化的灰度变化有效减少了噪声或者光照对检测性能的影响。通过角点匹配实验、仿射变换实验以及高斯噪声实验,可以看出,本文的角点检测器拥有良好的检测性能,并且对噪声具有稳健性。     

基于边缘细化的角点提取算法

图像的角点提取在计算机视觉领域中具有重要的应用价值。本文基于角点一定是边缘点且是两条边缘或多条边缘交点的这一几何特性,提出了一种基于边缘细化的角点提取算法。算法先用Canny算子提取图像的边缘,然后进行细化并填充边界线上的断点,再利用角点的几何特性来确定角点的位置。实验结果表明,这种算法提高了角点提取的正确率、定位精确、实用性强。     

对Freeman链码分析的角点检测算法

针对传统的基于轮廓曲线的角点检测算法需要计算曲率和选取阈值的不足,提出一种对Freeman链码分析的角点检测算法,首先通过图像边缘检测,轮廓提取得到轮廓的Freeman链码,当链码发生变化时分析其连续前后多个点的链码是否符合一定的规则来判定角点,无需经过传统的角点阈值选取,曲率计算等步骤.实验通过与He&Yung、CPDA、Fast-CPDA和ARCSS角点检测器比较,结果表明本文算法在角点检测时准确率（ACU）最高;在变换实验中,本算法的平均重复率（AR）最高,由此可以得出本算法具有良好的角点检测性能.     

桥梁水下结构缺陷的图像分割与特征提取算法

针对传统的桥梁水下结构缺陷检测方法的弊端,在深入分析缺陷图像像素特征的基础上,提出一种新的基于大津法和最大互信息量相结合的图像分割算法。依据轮廓跟踪原理,计算出桥梁水下结构破损区域的面积、周长等参数。在Visual C++ 6.0开发环境中进行了算法的实现。实验结果表明,该算法在提取图像破损边缘的同时有效地滤除了噪声,精确地计算出破损区域的几何参数,为桥梁水下结构缺陷的定量化识别提供了一种有效的手段。     

基于LOG滤波器的图像边缘检测算法的研究

边缘检测是图像处理技术研究中的一个重要领域。本文在深入分析LOG滤波器边缘检测方法及多尺度特性的理论基础上,提出了一种改进的算法,实验结果表明,该算法在计算量增加不大的基础上提高了检测精度。     

基于腐蚀算法的图像边缘检测的研究与实现

边缘提取与检测在图像处理与识别中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着所研制系统的性能.现有诸多边缘检测的方法各有其特点,同时也都存在着各自的局限性和不足之处,因此图像的边缘检测这个领域还有待进一步的改进和发展.提出一种用迭代算法求图像分割最佳阈值和运用数学形态学的腐蚀算法实现轮廓提取相结合的图像边缘精确检测算法,并给出仿真实例,与传统的边缘检测算子Laplacian-Gauss算子、prewitt算子和canny算子相比较,算法具有检测精度高和抗干扰能力强的优点.     

AFM显微图像多尺度形态边缘检测算法

提出一种适应于显微图像的多尺度形态边缘检测算法.用不同尺度大小的结构元素分别检测出显微图像不同尺寸边缘信息,进行图像规格化处理以消除不同尺度边缘图像的灰度值分布差异,运用取极小值方法对所获处理后图像边缘进行自适应融合.实验结果表明运用该算法获得理想图像边缘的同时,增强了模糊边缘,有效地消除了噪声,对显微图像处理十分有效,检测到的边缘非常清晰.     

一种新颖的边缘自相关模糊消除放大算法

传统插值算法放大后的图像产生细节模糊和边缘锯齿化,为此提出一种基于边缘检测的多方向模糊消除算法。采用双通道方式,边缘检测原图像,提取放大后的图像边缘信息,根据多方向边缘梯度变化,对边缘邻接像素点优化;多倍放大时采取小倍率递进方式实现。实验证明,算法模型简单易于实现,对提高图像质量取得了明显的效果。     

C反编译库函数识别的算法研究及实现

库函的识别是Ｃ语言反编译器的重要组成部分。本文首先分析了Ｃ库函数在中间代码中的存放方式以成模式；其次介绍了采用顺序－索引－链接技术构造Ｃ库函数特征表的方法，最后给出Ｃ库函数的识别算法。     

色谱谱图峰的识别算法

针对于色谱仪器采集得到的谱图数据,介绍了色谱谱图中可能出现的各种类型的峰,并对各种类型的峰提出了不同的识别方法.     

二维线段裁剪算法的分析与探索

线段裁剪是计算机图形学需要解决的基本问题之一。在对常见的线段裁剪算法分析的基础上,针对Cohen-Sotherland算法的改进进行了探索。利用合理构造分割窗口的辅助线,实现线段和窗口间位置关系的更精确判断,避免了无效交点的计算,提高了裁剪算法的整体效率。改进思路也同样适用于其他的裁剪算法。     

机器人运动轨迹规划分析与算法

本文在 Lin 和 Luh 等人工作的基础上,提出了一种新的机器人 CP 运动轨迹规划算法。在该算法中,连续路径由一组直角坐标下的参数方程来描述。时间区间〔0,T〕被分成m段,并且各轨迹段的拟合多项式系数采用递推方式求得,这不仅易于计算机实现,而且计算量也较少.另外本文对时间最优轨迹规划问题也作了分析和研究,并提出了一种有效的算法.     

一种基于前端预测识别的粘连字符分割方法

在字符识别领域,对粘连字符的识别是一个被广泛关注的技术难点,未能准确分割粘连字符是产生识别错误的主要原因之一。在总结已有方法的特点及不足的基础上,提出了基于前端预测识别来分割粘连字符的方法。首先根据粘连字符图像的特征初步确定前端字符的候选字符集,并通过验证候选字符与前端字符图像匹配的必要条件进一步对其筛选,然后使用候选字符的屏蔽码自适应地提取前端字符图像,最后由分类器对提取结果加以验证,达到分割和识别粘连字符的目的。该方法可以适应多种类型的粘连字符,准确性高,且在字符图像质量较差时具有较强的鲁棒性。