三线结构光光条中心的提取方法

三线结构光三维测量中,结构光图像光条中心点提取的精度直接影响系统最终测量精度.提出一种三线结构光光条中心的亚像素级提取的融合方法,该方法融合了自适应中值滤波法、阈值法、均方灰度梯度法和加权灰度重心法.采用自适应中值滤波法对光条图像进行去噪、用阈值法初步提取光条中心,采用均方灰度梯度法求光条法线方向,在法线方向上应用加权灰度重心法获得亚像素级光条中心.实验结果表明:该方法可以精确快速地提取光条中心,达到亚像素级的精度.     

基于视频的结构光光条中心提取方法

针对结构光测量系统,提出基于视频的结构光光条中心提取方法．首先,为了分析图像随时间变化的关系,将视频图像的每一帧的同一列像素提取出来,按照时间顺序排列成一幅图像．然后,把图像逆时针旋转臼角度（口角是激光平面和CCD传感器平面法线的夹角）,提取光条中心图像坐标．最后,把求得的光条中心图像坐标顺时针旋转口角,根据这个光奈中心坐标反求物体的三维轮廓．该方法利用视频图像各帧之间的相关性,有效地克服了颜色突变对光条提取的影响．实验表明,该方法能够有效降低光条中心提取的误差．     

一种新的线结构光光带中心提取算法

在采用线结构光投影的三维测量中，快速准确地提取图像中光带中心的位置坐标是线结构光测量系统的关键问题之一。基于此，提出了一种把可变方向模板和灰度重心法相结合，并充分发挥两者优点的方法。首先计算出图像的域值，然后对图像进行二值化，细化，剪枝，得到线结构光图像的骨架，然后再利用可变方向模板判断骨架上每一点的法线方向，最后根据灰度重心法求出线结构光条纹的中心。实验结果表明该方法可以快速有效地获取光条纹中心，有利于提高三维重建的速度。     

结构光测量系统中光条中心的提取算法

在线结构光视觉测量系统中,光条中心的提取精度直接影响到整个系统的测量结果.由于光条宽度不同、光照不均匀及待测物体表面性质的差异,使得精确地提取光条中心存在一定难度.根据线结构光的特点提出了2种提取算法,分别为二值形态学细化算法和高斯分布的曲线拟合算法.实验结果表明,2种算法在测量中均具有可行性,且后者提取精度较高,更适合于光条中心线提取.     

光栅型结构光检测系统中确定光条中心的算法研究

介绍了在光栅型结构光检测系统中,为了确定图像的某些特征而对光条中心的确定方法进行了研究。该方法可达到亚象素级,使得测头的分辨率有了较大的提高,从而大大提高了整个系统的测试精度。     

基于树型结构和加权熵的中文高频词提取算法

提出了一种基于树型结构和加权熵的中文高频词提取算法.简单介绍了中文的树型结构和加权信息熵,详细叙述了算法的原理和设计步骤,并给出了具体的算法描述.实验结果表明,该算法是可行和有效的.     

金免疫层析试条检测线的提取

针对反射型光纤传感器测量金免疫层析试条反应结果的工作原理和不足,在扫描检测的基本原理下,提出积分扫描的方法提取试条的检测线,并且分析该方法的可行性,给出了检测线提取的程序流程图,试验结果表明：该方法在检测线不倾斜的情况下,可以较精确地提取检测线。     

采用有效信号段自提取算法识别结构多损伤位置

为识别结构中的多处损伤,提出了一种采用有效Lamb波信号段自提取算法计算结构损伤指标的多损伤识别成像方法.该方法将结构的待检测区域划分为数个子区域,并根据Lamb波的传播时间和波速从传感器接收到的信号中自动提取出包含结构信息的有效信号.以该有效信号作为输入,计算每个子区域中基于信号相关系数所获得的损伤指标,最后采用RAPID算法对全部识别区域内的损伤位置进行识别和成像.以航空铝板为研究对象进行了实验验证研究,结果表明,该方法能快速有效地识别出多个损伤,并较为准确地实现损伤成像以描述损伤的位置.     

基于ViBe算法运动特征的关键帧提取算法

针对视频关键帧提取算法中运动类视频运动目标特征不易提取所造成的错选和漏选问题,提出一种基于背景建模(visual background extractor, ViBe)算法的前景运动目标特征提取的关键帧提取算法。通过ViBe算法对视频序列进行前景目标检测,提取前景运动目标的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)特征,并对相邻帧之间的特征数据进行特征点匹配,根据定义的公式计算视频帧的相似度,然后根据提出的关键帧判别方法输出视频的关键帧。试验结果表明,该算法能较好的解决运动类视频关键帧提取中出现的漏选和错选问题,与基于SIFT分布直方图的算法相比,其查准率和查全率的综合指标F₁值有较好提高。因此该算法对于判别运动类视频中包含关键动作的关键帧具有较好的检测效果。     

图像边缘提取的分维算法

利用分形几何的计盒维数估计来确定图像的边缘，提出图像边缘的分维接近于一，这种方法具有消除图像噪声和增强图像边缘的特点。     

基于遗传算法的背景提取算法

针对视频图像处理中传统背景提取算法在时间复杂度和空间复杂度兼顾性能较差的缺点,提出一种基于遗传算法的背景重构算法.即在假设背景以最大概率出现在图像序列中的前提下,选择出现频率最高的图像作为背景图像.算法通过将图像分割成子图像,并将子图像参数化再进行统计,达到减低时间复杂度和空间复杂度的目的.仿真结果表明：在运动目标有较长的暂时停顿的情况下,该算法进行实时背景重构具有明显的优点;该算法能够准确地重构背景,并有效地避免混合现象,与直方图法相比,在不增加时间复杂度的情况下,空间复杂度可以减低到约1/50.     

指纹图像中心点提取算法

根据指纹图像的特点,分别在空间域和频域增强图像,并采用了一种复合滤波器对增强后的图像进行滤波处理,把指纹图像的局部信息和全局信息有机的结合起来,提出了一种指纹图像中心点的算法,为指纹图像的进一步处理提供了有利的工具.     

B-Spline-ORB特征点提取算法

针对传统ORB算法尺度不变性较差的问题,提出了基于图像金子塔的ORB算法。首先研究了高斯图像金字塔和B-spline图像金字塔,通过实验对两种图像金字塔进行了探讨。实验表明,3阶B-spline图像金字塔的图像所包含的图像信息要高于相同层上高斯图像金子塔的图像所包含的信息。其次,在图像尺度发生变化的前提下,通过实验对传统ORB算法、基于高斯图像金字塔的ORB算法和基于B-spline图像金字塔的ORB算法进行了探讨。实验表明,基于3阶B-spline图像金字塔的ORB算法相比较传统ORB算法所提取的特征点配准率提高了40%。同时,相较基于高斯图像金字塔的ORB算法,本文提出的改进算法在匹配准确率和运行速度上也有所提升。     

一种基音提取算法

根据基音周期平滑变化的特点,基于语音信号的准周期性进行了语音信号的基音提取。该算法主要针对多带激励模型（ＭＢＥ）,采用传统的时域分析法,先用语音信号的相关性进行基音周期的估计,再由分数延迟法提取基音周期,使预测结果更加准确,更具实时性,有利于语音编码与识别。     

结构光图象的轮廓提取

介绍了对曲面进行光电式非接触测量的结构光图象法,提出了结构光图象正确轮廓的概念及其提取方法－深度约束法,它所提取的轮廓象素点全部位于同一光切面上。     

结构光图象的轮廓提取

介绍了对曲面进行光电式非接触测量的结构光图象法 ,提出了结构光图象正确轮廓的概念及其提取方法———深度约束法 ,它所提取的轮廓象素点全部位于同一光切面上     

基于包络提取的TOA估计算法

针对超宽带无线传感器网络中噪声影响定位精度的问题,提出了一种基于包络提取的到达时间(time of arrival, TOA)估计算法。该算法首先利用小波变换的多分辨率分析有效地去除信号中的噪声成分,之后对去噪的信号进行希尔伯特变换提取其包络,最后选取第一个包络的最大值作为TOA的估计值。仿真结果表明,该算法抑制了噪声对TOA估计的影响,提高了估计精度。     

基于图像处理的轨道轮廓提取算法

讨论对钢轨断面图像的轮廓提取和钢轨断面关键点的选取,利用幂次变换直接对像素进行非线性运算,提取钢轨断面轮廓线.断面图像的起始点定位与轨形细化,兼顾了处理精度和速度的要求.     

航拍图像中绝缘子的提取算法

提出了一种基于阈值分割与分步定位的绝缘子提取算法,可以从航拍巡线图像中分离出绝缘子部分．算例结果表明：该算法能够有效滤除复杂背景的干扰,得到准确的绝缘子图像．