基于边缘特征和可信度的立体匹配算法

目的针对难以快速获得高精度的稠密视差图问题,提出一种基于边缘特征和可信度的立体匹配算法。方法为了增加像素点之间的区分性,采用鲁棒性较好的AD-Census函数作为匹配代价测度函数。针对匹配窗口跨越视差不连续区域时造成误匹配问题,算法首先对参考图像进行边缘特征提取,基于边缘特征约束,获取形状和大小均具有自适应特性的匹配窗口。视差计算时,使用WTA算法计算每个像素点的视差值,同时计算该像素点视差的可信度。最后通过边缘检测图和信度图进行联合优化,修复可信度较低的像素点的视差。结果该算法能够快速有效地处理视差遮挡区域和视差不连续区域的误匹配问题。结论基于边缘特征和可信度的立体匹配算法是一种高效可行的立体匹配算法。     

一种基于边缘线的三目立体匹配方法

为实现准确的三维场景匹配,提出了一种基于边缘线的三目立体匹配方法.Canny边缘是一种常用的视觉特征,通过对Canny算子加以改进,提高了边缘线条匹配的可靠性.匹配过程分层次进行,首先通过边缘上少量点的成功匹配确定边缘线条间的对应关系,然后以此来约束该边缘上其他点的匹配.详细介绍了对应特征匹配所用的约束条件.首先,使用三目系统中第三个摄像机提供的额外极线约束,有效地减少了误匹配.由于常规所用的三目极线约束条件给出的匹配效果并不理想,提出了另外一种更加有效的三目极线约束应用方法.此外还介绍了边缘点的梯度方向约束,给出了基于以上约束条件的边缘线匹配算法.实验结果表明,该算法具有较高的匹配正确率,是一种有效的立体匹配算法.     

基于局部纹理特性和图像分割的分步立体匹配

为解决立体匹配难以兼顾精度和速度的问题,提出一种分步立体匹配方法。根据局部纹理特性对图像对进行灰度变换;然后利用均值漂移算法分割参考图像,以任意大小和形状的分割区域为支持窗口进行初次匹配,形成基于色彩分割的视差约束;再以固定窗口为支持窗口进行二次匹配,获得初始视差图;最后通过可信度分类优化初始视差。实验结果表明所提出的算法兼有较高的匹配速度和精度。     

基于多特征提取的越野智能车辆环境探测

为实时获取越野智能车辆前方的地形信息并有效检测出可能存在的障碍物,本文提出一种基于立体视觉传感器的环境探测方法.该方法首先对图像进行局部对比度增强,以减弱光照变化对立体匹配的影响并保证角点特征提取的均匀性.其次研究图像中障碍物的边缘特征提取方法,以避免障碍物的漏检.然后提出基于多特征提取的立体匹配流程,其中采用了随机采样序列方法计算基础矩阵,将基于边缘的匹配与基于角点的匹配独立进行以避免干扰,并引入连续性约束来剔除误匹配.最后,通过不同光照越野场景的环境重构实验验证算法的鲁棒性.     

基于边缘轮廓特征匹配的飞机目标识别

为快速准确识别可见光机场区域遥感图像中飞机目标的机型,提出一种基于边缘轮廓特征匹配进行识别的方法.对图像进行各向异性扩散处理滤除噪声,针对飞机停机位置是否有阴影存在,选择不同策略分割飞机目标.采用一种改进的区域分割方法提取目标,通过canny算子提取边缘轮廓,用主成份分析法获取飞机主轴,沿主轴垂直方向用相等间隔采样,提取主轴两侧边缘点间距作为特征参数.使用等级差数法对特征进行匹配,实现机型识别.实验结果表明,该方法能准确检测、识别飞机目标,统计得目标检测准确率96.44%,识别率94.07%,验证了算法的有效性.可将算法应用在对机场区域军事目标侦查识别中,能较为快速准确地识别飞机目标,体现了算法的应用价值.     

基于线性不变矩和角度向量的立体匹配算法

针对室内场景双目立体匹配有别于一般场景立体匹配的特殊性,提出了一种计算简便、准确度高的立体图像匹配算法.该算法首先利用canny算子检测物体的边缘,根据边缘的线性不变矩寻找出目标物体,然后提取出目标物体轮廓的特征点,利用角度直方图计算出左右图像的旋转角度,最后利用角度向量实现左右图像的对应像素点的匹配.线性不变矩有效地将计算复杂度由二维降低到一维,大大降低了计算量.角度向量的提出降低了特征点匹配的复杂度,而且计算简便,准确率高.实验表明,该算法对图像的缩放、旋转、平移均免疫,具有较高的识别精度和良好的抗干扰性,计算效率高于传统方法,有着较高的应用价值.     

基于边缘探测的密集颗粒图像分割方法

针对密集的颗粒图像提出了一种基于边缘探测的颗粒分割方法.该方法采用分块自适应的边缘检测算法实现对图像的边缘检测,并采用形态学方法去除边缘噪音;采用分水岭算法对图像进行初步分割,根据分割区域自动选取种子点,并利用区域面积对种子点进行修正,然后从种子点发射探测线探测边缘位置,记录边界点,通过判断机制判别出由于边缘不完整或噪...     

基于改进FAST与分水岭算法的颗粒图像分割

为准确、高效分割粘连颗粒,提出一种改进FAST特征点检测算法,并与基于h-maxima变换的分水岭算法相结合实现粘连颗粒的分割。该算法通过h-maxima分水岭算法得到候选边缘分割点和候选分割线;采用改进FAST算法遍历二值图像边缘获得图像边缘特征点;利用边缘特征点对所有候选边缘分割点进行非极大值抑制得到待边缘分割点;通过待边缘分割点从候选分割线中提取待分割线;利用边缘特征点识别待分割线中的伪边缘分割点,并去除与其相连的分割线;获得正确分割线进行图像分割;对典型颗粒进行分割实验,并与现有3种图像分割算法进行比较。结果表明:该算法相对运算时间最短,分割正确率最高且均大于95%。     

自动识别航空CCD图像上建筑物的方法

针对高分辨率航空CCD图像上建筑物的特点,提出了一种自动识别规则建筑物的新方法。通过系统级几何校正和平滑处理实现图像的预处理,组合拉普拉斯图像锐化和阈值分割方法准确检测CCD图像上的边缘信息。应用二值图像像元的邻接连通量提取线段信息,提出了根据图像双向投影图确定建筑物角点位置的方法,并对角点位置序列进行搜索和匹配识别,从而提取建筑物轮廓信息。通过实际的航空CCD图像处理说明方法是可行的,识别的有效率达到85%左右。     

时空联合的红外运动目标提取算法

针对红外图像对比度差、边缘模糊的特点,提出了一种基于时空联合的红外序列图像目标提取的新方法.算法充分利用了红外目标的亮度特征、背景信息以及运动信息.时域分割中通过建立帧差图像背景的高斯分布模型,采用变化检测模板来确定红外目标约束区域.然后,构造图像像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵并约束到传统的模糊聚类算法中,空域分割则利用该模糊聚类来对目标约束区域进行有效分割.最后将时空分割结果融合便能实现最终的红外目标提取.实验结果表明,该方法简单有效,能准确提取动态场景中的红外目标.     

基于不同加工工艺的微小型结构件边缘识别

针对不同加工工艺微小型结构件的不同边缘特征,提出了一种基于工艺匹配思想的微小型结构件边缘识别算法．该算法通过计算有效平均梯度,提取不同加工工艺微小型结构件的边缘过渡区,建立边缘过渡区的多项式回归模型,求导确定边缘点精确位置．通过对4种常用微细加工工艺建模分析可以看出,加工工艺对微小型结构件边缘区域影响较大,边缘精确识别时应加入工艺匹配的思想．该算法考虑了实际加工工艺的影响,算法上加入统计学方法,通过建立过渡区数学模型,使边缘检测结果达到亚像素级．     

明式椅类家具中冰盘沿的造型与应用研究

目的研究冰盘沿外轮廓的造型比例,分析其造型设计,求出外轮廓形体变化趋势的函数关系式;以人体工程学中膝关节的活动规律为依据,分析冰盘沿线脚对于人体的适用性设计。方法以冰盘沿的外轮廓造型为依据进行分类,测量计算各类冰盘沿垂直方向的上下划分比值,并与黄金分割数相比较,测量绘制各例冰盘沿外轮廓的形体变化趋势曲线,得出其拟合曲线后分析变化特点,论证冰盘沿造型设计美学的合理性。求出各例拟合曲线的函数关系式,为实际生产提供依据。模拟人体从站立到坐下的过程中各阶段膝关节的肢体变化,将冰盘沿自身的形体变化角度、可活动范围与垂直厚度,同人体在坐的过程中不同状态下舒适的膝关节活动角度、活动范围与腘窝尺寸比较,得出冰盘沿对于人体的适用性。结论冰盘沿的造型符合设计美学和人体工程学中对于家具的设计要求,不仅满足"坐"的基本需求,同时增加了美观性与舒适性,对现代家具设计有一定的指导作用。     

从序列图像计算二次曲线的光流

提出一种二次曲线的整体表示法：空间二次曲线和平面二次曲线的坐标表示法，建立了基于动态灰度图像和基于序列灰度图像的二次曲线光流概念，采用边缘检测、边缘细化和轮廓跟踪等技术，获得了具有单像素宽的边缘点集，提出有分段二次曲线描述边缘，计算得到了二次曲线的光流。     

Color‐edge detection based on discrimination of noticeable color contrasts

Color‐edge detection is an important research task in the field of image processing. Efficient and accurate edge detection will lead to higher performance of subsequent image processing techniques, including image segmentation, object‐based image coding, and image retrieval. To improve the performance of color‐edge detection while considering that human eyes are ultimate receiver of color images, the perceptually insignificant edges should avoid being over‐detected. In this article, a color‐edge detection scheme based on the perceptual color contrast is proposed. The perceptual color contrast is defined as the visible color difference across an edge in the CIE‐Lab color space. A perceptual metric for measuring the visible color difference of a target color pixel is defined by utilizing the associated perceptually indistinguishable region. The perceptually indistinguishable region for each color pixel in the CIE‐Lab color space is estimated by the design of an experiment that considers the local property due to local changes in luminance. Simulation results show that the perceptual color contrast is effectively defined and the color edges in color images are detected while most of the perceptually insignificant edges are successfully suppressed through the proposed color‐edge detection scheme. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 19, 332–339, 2009     

基于图像识别的铝塑包装材料边缘检测

目的为了提高铝塑类包装材料的边缘检测精度,基于图像识别技术设计一种边缘检测方法。方法介绍Canny边缘检测算法,针对其双阈值选择比较困难、边缘检测精度不高等问题,利用Ostu算法实现高、低阈值的选取。基于FPGA(现场可编程门阵列)和DSP(数字信号处理器)搭建一种图像检测系统,并给出系统框图及FPGA内部结构,即异步FIFO模块、串入并出模块、像素窗口刷新模块、数据处理模块以及配套电路等,并以药品铝塑泡罩包装为例进行实验研究。结果改进的Canny算法在保证处理速度的前提下,所检测图像清晰细致,能够得到完整边缘。结论该方法具有准确度高、稳定可靠、识别速度快等特点,可满足包装过程产品检测要求。     

基于局部结构形态改进图像边缘限幅滤波算法研究

应用经典限幅滤波算法(CFA)对边缘去噪处理时容易造成有效的高频边缘被抑制、破坏边缘连续性、丢失目标结构特征的问题.提出了一种基于局部结构形态特征的改进型限幅滤波算法,用于图像边缘滤波处理.该算法利用限幅滤波的原理,引入由5个相邻边缘点构成的滑动模子并遍历边缘各点,对滑动模子中增量超限的点加以结构形态预测和阈值判断,即...     

基于三角划分的多连通域图形匹配研究

由若干个多边形通过组合产生的具有多个连通域的多连通域图形识别问题是工程图纸识别与理解所要解决的重要问题。首先,通过建立包围多边形、连通多边形概念,完成对多连通域图形的表示;然后,依据最近距离、无遮挡、包含原则添加辅助线,实现三角划分,解决了包含连通的定位问题。在匹配过程中,首先通过匹配包围多边形实现多连通域图形的外轮廓定位;然后通过匹配连通多边形删除连通域,逐步收缩图形,实现图形匹配。应用此方法,解决了多连通域图形的旋转、缩放匹配问题,在汽车线束图纸识别中取得了良好的应用效果。     

基于小波变换的图像边缘检测算法的研究

在对经典的图像边缘检测算法深入分析的基础上,进一步完善了基于小波变换的边缘检 测算法.随尺度增加,边缘和噪声的小波幅值表现出不同变化特性,从而在低信噪比的信号中检测出噪声和边缘.实验结果表明,基于小波变换的图像边缘检测算法能够比其它算法保留更多的图边缘信息,鉴别出伪边缘,其精度能够满足基于图像处理技术的各种质量检测系统的要求.     

基于表面评估的工件轮廓识别方法研究

现有加工工件材料和加工方式的多样性使得工件的表面情况多样,导致视觉系统难以准确识别工件轮廓,因此提出了一种适用于不同工件表面的轮廓识别方法。根据纹理区域面积与凸包面积的比值对工件表面进行评估和分类。对于表面质量较好的工件,采用高通线性滤波器对图像进行滤波处理,通过工件表面信息与边缘信息的差异实现工件图像边缘提取;对于表面质量较差的工件,采用一种自适应轮廓提取方法来识别图像边缘。实验表明,与传统的Canny边缘检测算法相比,所提出的方法能够更好地去除噪声干扰,其识别轮廓的精度更高。所提出的轮廓识别方法对不同工件表面有较好的适应性,具有一定的应用价值。