一种用于弹道终端飞机红外图像机轴检测的算法

以制导引信一体化(GIF)为背景,利用红外成像导引头图像信息,对飞机目标姿态识别技术展开研究;在提取出飞机目标图像骨架的基础上,提出一种改进的Hough变换与最小二乘拟合相结合的算法检测出了飞机轴线。利用Hough变换鲁棒且不需启发信息的特点进行初步检测,确定直线存在的大致区域;利用最小二乘拟合法确定直线区域内特征点回归直线的精确参数;对该算法进行仿真。仿真结果表明,提出的该算法提高了飞机轴线检测的检测率和检测精度,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。     

改进的Hough变换圆检测算法

针对标准Hough变换在圆检测中对时间空间需求高的问题,提出一种改进的Hough变换圆检测算法。该算法将标准Hough变换检测圆时的三维空间转换为一维空间,利用圆为中心对称图形的几何特征计算圆心,然后通过一维Hough变换进行半径累积,得到圆半径。实验证明,该算法运行速度快,占用内存小,抗噪性能好,对单个圆和多个圆同样有效,具有较高的实用价值。     

特种车辆仪表指针提取

提出了一种基于检测和验证相结合的指针综合提取方案,目的是实现特种车辆指针式仪表图像识别的自动识别和自动矫正。该方案优化利用了Hough变换法、极坐标中心投影以及边缘点集合的最小二乘法等算法,使得指针的自动提取无论针对何种品质的图像都非常准确。经验证,采用该方法进行特种车辆仪表指针提取,准确度达到99%以上。     

复杂内河背景下天水线的提取

提出了一种在复杂内河背景下进行天水线提取的方法.该方法包括5个步骤:(1) 利用均方误差(MSE)对原始图像进行评价;(2) 根据步骤1的评价结果确定是否对图像进行预处理;(3) 对经过步骤2处理的图像,分别利用算法1提取天水线得到天水线1,利用算法2提取天水线得到天水线2.算法1主要步骤有迭代阈值分割、Roberts梯度算子边缘检测、细化、Hough变换;算法2主要步骤有Roberts梯度算子边缘检测及二值化、细化、利用Hough变换;(4) 把天水线1和天水线2中最靠近图像下端的那一条直线作为最终的天水线;(5) 对最终提取的天水线进行主观定量评价,并使用证据理论进行可信度判断.实验结果表明,该方法适应性好,定位精度高,实时性和可靠性好.     

机载LiDAR点云中电力线的提取和重建研究

为了实现输电线走廊的有效监管，采用了一种基于机载激光雷达(LiDAR)点云的电力线提取和重建的方法。首先利用点云的回波信息滤除大部分地物点，保留电力线的全部信息, 然后基于格网高差和高程阈值剔除大部分非电力线点云，实现电力线的初提取。针对初步提取出的电力线点云，通过Hough变换分离出单根输电线点。为提高电力线点的提取精度，对Hough变换提取的结果进行了改进，利用局部极值点检测的方法确定杆塔的位置，最后通过带有限制条件的多项式模型对每档电力线进行分段拟合，实现电力线模型的3维重建。结果表明，利用该算法提取出了424个电力线点，总的提取精度达到87.603%，拟合出的电力线模型效果较好。该算法可以自动、精确地实现LiDAR点云数据中电力线的提取和重建，对输电线走廊巡检具有很好的实用价值。     

一种遥感图像中的道路检测方法

道路是遥感图像的重要特征。提出一种从遥感图像中检测道路目标的方法。首先,进行图像预处理,提取边缘,然后进行图像分块并利用Hough变换进行道路检测。分析了Hough变换的特点,并研究了Hough变换域极值点参数的特点,改进了Hough变换在道路目标检测中的应用。该方法不仅快速地检测机场等严格的线状道路目标,而且对具有一定曲率的道路目标同样有效。     

序列图像轴对称物体中轴线提取方法

针对轴对称目标三维姿态参数中的偏航角、俯仰角的提取问题,提出了一种自动提取目标中轴线方法.该方法运用自适应Canny算子检测目标边缘,改进的Hough变换获得边缘图像中各条直线边缘的坐标点;通过优化的最小二乘算法将各条直线边缘的坐标点进行拟合获得边缘直线方程;结合序列图像中目标特性,检测出边缘直线中特定的两条平行直线进而获得目标的中轴线方程.实验表明:该方法能够有效地、高精度地提取轴对称目标的中轴线,提取的中轴线平均角度误差为0.022°.     

基于海天/海岸线检测的舰船目标提取方法

针对成像型反舰导弹所获红外图像的特点,提出了一种将海天/海岸线检测与目标提取相结合的舰船目标提取方法.该方法先综合运用Sobel边缘检测和局部Hough变换等数字图像处理技术从红外图像中检测出海天/海岸线,然后通过对Kapur熵二值化图像进行投影变换实现舰船目标提取.实验结果表明,该方法能够有效地确定舰船目标在海天/海...     

基于梯度信息的随机Hough变换圆轮廓测量技术

在图像处理及计算机视觉中,Hough变换是一种应用非常广泛的图像边缘检测技术.分析了Hough变换的基本原理,指出了传统Hough变换以及随机Hough变换存在的缺陷,提出了一种基于随机Hough变换、综合利用图像本身灰度信息和梯度信息,并根据图形本身性质搜索边缘点的适用于圆周及圆弧轮廓的边缘检测算法.该算法采用"多对一"映射,显著减少了存储所需的容量;采取并行算法提高了运算速度;采用亚像素细分技术对边缘进行进一步的细化处理,提高了测量精度;最后用弦长加权法对边缘点进行拟合,得到被测参数.依据上述原理研制了高精度、高效率图像采集与处理系统,并在该系统上进行了实验.实验结果表明,对于对比度较差的轮廓,其测量不确定度在0.15像素以内.     

基于Hough变换和变形曲线技术的椭圆提取研究

文章提出了一种新的椭圆提取方法。该方法组合利用Hough变换和变形曲线技术提取椭圆。实验证明该方法具有检测准确性高、稳健性好、可以并行实现、占用存储空间小的优点，对于图象中存在多个不同大小椭圆目标的情况尤其有效。