一种SAR图像直线提取的线基元组织方式

合成孔径雷达(SAR)图像直线提取中,线基元的组织是一个重要的步骤。该文根据直线在SAR图像经过边缘检测后所体现出的特点,将线基元用只包含水平或垂直两个方向的连续边缘像素的集合来表示。方法是首先提取原始线基元,然后提取出线结构,接着将线结构组织成线段,最后将线段连接提取出直线。原始的线基元看作两个四邻域连接的或者单个边缘像素的集合,再将这些原始线基元按照水平或垂直的方向进行合并、组织,并形成一些短的或长的线段。提取线结构采用一种先搜索水平(垂直)方向再搜索其他方向的八邻域搜索的方法,利用了线基元空间邻域关系,并用最小二乘方法拟合直线。     

基于线段提取的虹膜归一化方法

对虹膜图像进行归一化处理是虹膜识别系统中非常重要的一个环节.虹膜归一化的目的是将每幅原始图像调整到相同的尺寸和对应位置,从而消除平移、缩放和旋转对虹膜识别的影响.文中分析了虹膜内外圆不同心的原因,介绍了两种虹膜归一化方法,并着重描述了基于线段提取的虹膜归一化方法.这种方法采用若干条线段表示两个不同心圆周之问的区域.并且只有一种分析模型.实验表明基于线段提取的虹膜归一化方法可以起到很好的归一化效果.     

一种字符图像线段提取及细化算法

为了对字符图像进行稳定有效的细化和线段特征提取，提出了一种同时完成字符图像线段提取和细化的算法。在定义字符图像的线段区域、交点区域和子段区域，同时指出待细化字符图像是线段区域的集合的基础上，该算法首先基于图像行(列)连通像素段来提取字符图像中所有的交点区域和子段区域，然后对属于同一线段区域的所有子段区域和交点区域进行合并，最后用Bernstein—Bezier多项式方法拟合每个线段区域的骨架。该算法的鲁棒性分析及实验结果表明，该算法可取得稳定有效的细化及线段提取效果。     

多分辨率线段提取方法及线段语义分析

线段是一种组成几何体的基本元素,蕴含着非常丰富的几何信息。从图像中提取完整、连续且具有语义信息的线段对恢复场景的几何结构具有重要意义。该文提出了一种多分辨率线段提取方法,并对线段进行语义分析以区分轮廓线段和纹理线段。该方法首先运用多分辨率思想进行线段提取,然后结合深度神经网络技术对线段进行语义分析,最后对线段进行聚类合并得到最终结果。在线段连续性和完整性方面,该文提出的方法与当前常用的线段提取方法相比具有明显优势;在语义分析准确性方面,该文提出的方法在测试集上的像素精度高达 97.82%。     

基于线段特征匹配的EKF-SLAM算法

针对EKF-SLAM算法在机器人被“绑架”时失效的问题,提出一种新的基于线段特征匹配的EKF-SLAM算法——EKFLineSLAM算法.该算法在线段特征观测模型和改进的基于逐点搜索的线段提取算法的基础上,将线段特征匹配引入EKF-SLAM算法,并对线段长度和姿态角进行EKF更新,创建环境的线段特征地图.在未知室内结构化环境中,将该算法与弱匹配EKFLineSLAM算法进行比较,验证了EKFLineSLAM算法在结构化环境中克服机器人“绑架”问题的可行性和有效性.     

一种稳健的直线提取和匹配算法

在空间机器人遥操作中,需要快速的求解图像的摄像机参数来对操作对象进行三维建模.通过利用匹配直线的对应关系,可以直接求出图像的摄像机参数,而且比用角点匹配求得的结果具有更高的可靠性.现有的直线提取和匹配算法虽然已经有很多,但是大部分都比较耗时,不能满足实时性的要求.针对空间机器人遥操作等实时性较强的应用,提出了一种基于直线支持区域的稳健、快速的直线提取和匹配算法.实验结果表明了该算法的有效性.     

一种稳健的直线提取算法

直线是图像分析中一种非常重要的中层描述符号.已有的提取算法较多,但都存在一些缺陷,限制了它们的使用范围.提出一种稳健的直线提取算法,设计了一系列的方法来克服实际图像中存在的种种干扰和噪声.首先提取并细化边缘,然后利用卡尔曼滤波器跟踪边缘点,获得直线支持区,最后设计一种稳健的方法来拟合直线支持区.实验结果表明,这种算法具有良好的性能,适应于较广范围的实际图像.     

一种改进的直线检测算法

针对哈夫变换的不足,提出了一种改进的直线检测算法。该算法基于“多对一”的原理,降低了算法复杂度,利用从局部到全局的思想,在局部子区域中获取直线参数以减少量化误差的影响,然后据此参数扩展至全图范围搜索,完成直线检测,分析了算法的时间和空间复杂度。实验表明,该算法占用存储空间小、运算快速、且具有较强的鲁棒性。     

一种快速的二维线段裁剪算法

本文在分析了传统的二维线段裁剪算法的基础上，提出了一种新的二维线段裁剪算法。与传统的算法相比，该算法既不需要计算区域编码信息，也不依赖于直线的参数表示形式，而且算法简单，运算速度快。     

一种改进的背景提取算法

背景提取,是利用背景差分法获取目标的重要步骤。针对传统背景提取算法需要处理大数据量的问题,本文算法在传统背景提取算法的基础上,利用一段时间内,相邻图像相同位置的灰度值基本处在同一平稳区间的原理和思路,通过对小数据量的多次操作来获取背景图像。实验结果证明,这种做法可以在使用较少内存使用量的基础上获得比较好的效果,并可快速有效地对背景进行更新。     

基于多重约束条件的线特征多级匹配方法

为解决直线断裂、遮挡以及图像对视差较大等造成的直线匹配困难,提出了一种基于多重约束条件的线特征多级匹配方法。该方法在已匹配的可靠种子点完成点-线匹配的基础上,基于单应性矩阵利用几何特征信息约束和核线约束完成同名直线搜索实现线-线匹配,最后提出一种自适应的直线相似性约束实现线-面匹配获得正确的同名直线。通过与现有直线匹配算法的对比实验表明,该方法提高了匹配精度,可以实现含有遮挡、直线断裂和视差较大的图像中的直线匹配。     

改进的Bresenham直线生成算法

提出一种新的直线生成算法,该算法通过预知每个像素行要选取的像素点个数,实现在一个像素行上同时处理多个像素,并对斜率k在（0．5,1）时的直线生成算法进行优化,使Bresenham算法的执行效率有很大提高。     

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。     

一种改进的线搜索式角点检测方法

针对线搜索式角点检测方法在对实际图像进行应用时检测效果的不足,提出一种角点优先级的判别函数,应用自适应非最大抑制（ANMS）,并结合二次过滤器来提升检测速度并控制角点数量,使检测出的角点均匀分布,避免角点聚簇的现象。实验结果表明,改进后的算法能使角点检测更为迅速且分布更为合理均匀,能够很好的适应图像拼接等实际应用。     

一种基于直线提取和补全的通用表格分析方法

表格分析是表格自动处理过程中的第一步。本文充分利用表格的特点,给出一个基于直线提取和补全的通用表格分析方法。先使用一种矢量化的直线提取算法在游程连通图的基础上得到表格线,同时对表格进行倾斜校正。然后根据表格特性调整表格线,再从表格线得到表格特征点,最后建立规则通过对表格线的补全来求得表格结构的行单元描述。使用该方法对表格图象进行分析,能处理表格线断裂、文字表格线粘连等常见问题,正确得到表格结构。     

基于改进的多分辨率Hough变换的直线检测方法

该文提出了一种基于改进的多分辨率Hough变换的直线检测方法。对多分辨率图像由粗到细地循环处理,首先利用全局累加器序列对最小的图像做Hough变换得直线参数,利用该直线参数估计下一循环图像中的直线参数;建立了一种简单对应关系,将得到的直线参数的估计范围转换成图像空间范围;然后在图像空间范围内利用局部累加器对较大图像做Hough变换检测直线。最后还给出了线段端点检测、长度计算及连续性考察的方法。实验表明,该方法可以加快直线检测速度、节省存储空间,端点检测方法具有一定的鲁棒性。     

一种改进的超高压输电线路巡检机器人越障方法

介绍了一种新型的超高压输电线路巡检机器人,阐述了分阶段的控制策略．主要针对越障的工程实际问题,从理论上分析了越障阶段的难点：质心调节,输电线的辨识与定位问题．进行了仿真和试验,验证了控制策略和理论分析的正确性．     

一种改进的隐藏线消除算法

该文通过对传统的隐藏线消除算法进行分析,从三个方面进行改进,最后得到了一种快速、高效的隐藏线消除算法,并在同济大学 ＣＡＤ中心承担的重大项目──“大型钢结构ＣＡＤ软件”中得到了验证。     

结合Hough变换与改进最小二乘法的直线检测

提出了一种结合Hough变换与改进的最小二乘法的直线检测方法。分析了Hough变换与最小二乘法在直线检测及检测精度上的优缺点;利用Hough变换鲁棒且不需启发式信息的特点进行初步检测,确定存在直线的大致区域;利用最小二乘法确定直线区域内特征点回归直线的精确参数。为克服最小二乘法对强噪声点敏感的缺点,提出了双点移除的p最小二乘法,通过同时剔除具有最大正负误差的一对数据点,保证数据集中的正常点能得到可靠保留以获得精确的回归结果。实验结果表明,所提方法提高了直线检测的检测率与检测精度,且降低了对Hough变换的分辨率要求,可以减小算法整体的空间开销。