基于扫描线迭代的深度图像边缘检测算法

提出一种基于扫描线迭代近似技术的深度图像边缘检测算法。与其他的算法相比,该算法具有直观的几何意义。通过大量的由三维坐标扫描仪获得的实时深度图像对该边缘算法进行验证,实验结果表明该算法具有良好的分割效果和稳定性。     

基于深度学习的矿用输送带损伤检测方法

针对目前输送带损伤检测方法缺乏对输送带撕裂以外其他损伤类型研究的问题,提出一种基于深度学习的矿用输送带损伤检测方法,通过Yolov4-tiny目标检测网络对输送带损伤类型进行分类。Yolov4-tiny目标检测网络以CSPDarknet53-tiny作为主干特征提取网络,借鉴Resnet残差思想,使用残差块防止深层网络中高层语义特征丢失,同时采用特征金字塔网络实现高低层语义信息融合,达到提高检测精度的目的;将CSPDarknet53-tiny中的2个有效特征层输入预测网络Yolo Head,通过得分排序和非极大值抑制算法对预测框进行筛选,从而预测输送带损伤类型。实验结果表明,Yolov4-tiny目标检测网络在输送带损伤数据集上对表面划伤、撕裂、表面破损和击穿4种损伤类型检测的平均精度分别为99.36%,94.85%,89.30%,86.76%,平均精度均值达92.57%;与Faster-RCNN,RFBnet,M2det,SSD,Yolov3,EfficientDet和Yolov4目标检测网络相比,Yolov4-tiny目标检测网络在数据集上取得了最快的检测速度,帧速率达101帧/s,实现了较好的速度与精度的平衡,且占用计算资源相对较少;通过对数据集外新鲜样本的检测,验证了本文方法具有较好的泛化能力。     

基于双注意力生成对抗网络的煤流异物智能检测方法

在煤炭开采过程中混入的异物可能会导致输送带连接处堵塞甚至输送带撕裂等事故,现有的机器学习算法大多采用监督学习的方式自动识别物品类别,而在真实工矿场景下,异常样本稀缺,易导致建模数据集存在严重的样本分布不平衡且显著特征丢失的问题。针对上述问题,提出了一种基于双注意力生成对抗网络(DA-GANomaly)的煤流异物智能检测方法。该方法采用半监督学习的方式,仅需要正常样本完成异物检测模型训练,有效解决了因样本分布不平衡造成的识别精度低、鲁棒性差的问题;在Skip-GANomaly的基础上引入双注意力机制,增强了编码器与解码器之间的信息交流,以抑制无关特征和噪声,同时突出有利于区分异常样本的感兴趣特征,进一步提高模型分类的准确性。实验结果表明：DA-GANomaly模型的分类精确率为79.5%,召回率为83.2%,精确率-召回率曲线下面积（AUPRC）为85.1%;与AnoGAN等5种经典异常检测模型相比,DA-GANomaly模型的综合性能最佳。     

输送带跑偏检测方法研究

基于机器视觉的输送带跑偏检测方法检测的输送带边缘特征中包含伪边缘,现有研究难以识别伪边缘,且多场景适应性差。针对该问题,对输送带监控图像提取感兴趣区域（ROI）并进行归一化,采用较大阈值区间的Canny算法提取边缘特征点,以提高算法的场景适应性,并采用形态学滤波方法处理部分杂质及伪边缘;对于Canny算法无法检测到有效边缘的图像,对提取的ROI进行伽马变换和45,135°方向的梯度滤波,以增强边缘特征,之后进行基于Canny算法的特征点提取和形态学滤波。以边缘点像素值关系、邻域特征、紧密性特征,以及边缘线长度、相对位置、斜率等作为约束条件,采用基于分治搜索思想的直线筛选排序算法对提取的边缘特征点进行筛选及拟合,得到输送带实时边缘。将实时边缘的像素值与未发生跑偏时边缘像素值做差,得到当前跑偏的像素值。试验结果表明,针对多种场景下的输送带监控图像,基于Canny算法和直线筛选排序的输送带跑偏检测方法检测误差小于3个像素值,百张图像检测时间为6.945 1 s,边缘计算机处理4路视频图像的CPU占有率为132%,满足现场输送带边缘检测的准确性、实时性要求。     

基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法

为解决卫星遥感图像边缘模糊噪点过多,导致图像清晰度过低的问题,提出基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法;利用Softmax分类器结构,提取边缘图像节点处的数据信息参量,遵循深度学习算法完成对图像信息的卷积与池化处理,基于CV算法实现基于深度学习的卫星遥感图像识别;根据尺度空间定义原则,确定边缘检测特征点所处位置,再联合梯度信息熵计算结果,完成对卫星遥感图像的拼接处理;分别计算一阶微分边缘算子、二阶微分边缘算子的具体数值,确定梯度幅值的取值区间,总结已知数值参量,建立完整的双阈值表达式,完成基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法的设计;实验结果表明,应用所提方法后卫星遥感图像边缘节点处信噪比指标在55.1～62.7 dB范围内,图像模糊噪点个数最大为1.32×10⁵个,可获得较为清晰的遥感图像,在卫星遥感图像边缘精准检测方面具有较强的实用性。     

基于深度神经网络的图像缺损修复方法综述

图像缺损修复研究旨在通过计算机自动修复图像中的缺损内容.近年来,深度神经网络技术的出现有效促进了相关研究的发展.本文针对该类研究进行了系统梳理和综合介绍.依据网络架构类型,具体将方法分为五类:Context-Encoder类、U-Net类、CGAN类、DCGAN类以及StackGAN类.我们具体分析了每类方法的思路、特点、优势和缺陷,并基于系统性实验,在公开大规模数据集上客观对比评价每一类方法的精度和性能.最后对目前相关工作中存在的问题和挑战进行了阐述和介绍.     

基于Kinect相机的深度图像空洞修复及超像素分割算法

针对Kinect相机原始深度图像存在空洞的问题,提出了一种结合彩色图像局部边缘信息的深度图像空洞修复算法。首先,通过双边滤波修复较小空洞;其次,根据彩色图像局部边缘信息将较大空洞分为无边缘和有边缘2类;最后,对第1类无边缘空洞进行均值填充修复,对第2类有边缘空洞先根据彩色图像局部边缘特征分割空洞,再分别由外而内逐步修复,从而完成所有的空洞修复。空洞修复完成后,融合深度信息重新建立了线性谱聚类核函数,并基于此提出一种融合深度信息的线性谱聚类超像素分割算法(LSC-D)。实验结果表明,与其他方法相比,提出的深度图像空洞修复算法具有更高的修复准确度,提出的LSC-D超像素分割算法具有更低的欠分割错误率和更高的边界召回率。     

基于双分支网络的图像修复取证方法

图像修复是一项利用图像已知区域的信息来修复图像中缺失或损坏区域的技术。人们借助以此为基础的图像编辑软件无须任何专业基础就可以轻松地编辑和修改数字图像内容,一旦图像修复技术被用于恶意移除图像的内容,会给真实的图像带来信任危机。目前图像修复取证的研究只能有效地检测某一种类型的图像修复。针对这一问题,提出了一种基于双分支网络的图像修复被动取证方法。双分支中的高通滤波卷积网络先使用一组高通滤波器来削弱图像中的低频分量,然后使用4个残差块提取特征,再进行两次4倍上采样的转置卷积对特征图进行放大,此后使用一个5×5的卷积来减弱转置卷积带来的棋盘伪影,生成图像高频分量上的鉴别特征图。双分支中的双注意力特征融合分支先使用预处理模块为图像增添局部二值模式特征图。然后使用双注意力卷积块自适应地集成图像局部特征和全局依赖,捕获图像修复区域和原始区域在内容及纹理上的差异,再对双注意力卷积块提取的特征进行融合。最后对特征图进行相同的上采样,生成图像内容和纹理上的鉴别特征图。实验结果表明该方法在检测移除对象的修复区域上,针对样本块修复方法上检测的F1分数较排名第二的方法提高了2.05%,交并比上提高了3.53%;...     

基于深度神经网络的图像修复算法综述

深度学习的快速发展使计算机视觉技术应用越来越广泛,同时利用深度神经网络根据破损图像的已知信息对图像复原的修复技术成为关注的热点。对近年基于深度神经网络的图像修复方法进行了综述和分析：按照模型优化的方向,对图像修复方法进行分类综述;介绍了图像修复常用的数据集和性能评价指标,并在相关数据集上对各种基于深度神经网络的破损图像修复算法进行性能评价和分析;总结和分析了现有图像修复方法面临的挑战和未来研究方向。     

基于图像识别的带式输送机输煤量和跑偏检测方法

传统的卷积神经网络(CNN)是单任务网络,为实现带式输送机输煤量和跑偏的同时检测,使用2个卷积神经网络分别对输煤量和跑偏进行检测,导致网络体积大、参数多、计算量大、运行时间长,严重影响检测性能.为降低网络结构的复杂性,提出了一种基于多任务卷积神经网络(MT-CNN)的带式输送机输煤量和跑偏检测方法,可使输煤量检测和跑偏检测这2个任务共享同一个网络底层结构和参数.在VGGNet模型的基础上,增大卷积核和池化核的尺度,减少全连接层通道数量,改变输出层结构,构建了MT-CNN;对采集的输送带图像进行灰度化、中值滤波和提取感兴趣区域等预处理后,获取训练数据集和测试数据集,并对MT-CNN进行训练;使用训练好的MT-CNN对输送带图像进行识别分类,实现输煤量和跑偏的准确、快速检测.实验结果表明,训练后的MT-CNN在测试数据集中检测准确率为97.3%,平均处理每张图像的时间约为23.1 ms.通过现场实际运行验证了该方法的有效性.     

井下带式输送机煤流控制系统现状及发展趋势

分析了井下带式输送机煤流控制系统现状及其存在的传感器不可靠、自动化控制程度低、运行能耗高等问题,提出了井下带式输送机煤流控制系统的技术发展方向。     

彩色图约束的二阶广义总变分深度图超分辨率重建

目的 针对深度图像分辨率非常低的问题,结合同场景高分辨率彩色图像,提出一种基于彩色图约束的二阶广义总变分深度图超分辨率重建方法。方法 首先将低分辨率深度图映射到高分辨率彩色空间;然后利用二阶广义总变分模型,将带有边缘指示函数的高分辨率彩色约束项作为正则项,使得深度图像超分辨率重建问题变成最优求解问题;最后通过迭代重加权和原—对偶方法进行求解。结果 实验结果表明,本文方法可以有效地保护图像的边缘结构,在定性和定量两个方面都可达到很好的效果。结论 本文方法可以有效地解决深度图分辨率非常低的问题。     

基于人体骨骼和深度图像信息的指尖检测方法

针对复杂环境下的指尖检测,从手部图像分割和指尖检测方法两方面进行改进,提出了一种基于人体骨骼和深度图像信息的指尖检测方法。首先采用Kinect获取人体骨骼和深度图像信息,通过人体骨骼信息锁定目标用户,利用锁定用户的手部节点位置从深度图像中提取手部区域图像;然后从手部骨架中搜索骨架端点,提出局部最优查找方法对轮廓凸包计算结果进行优化;最后结合手部轮廓特征找到指尖位置。实验结果表明,该方法具有良好的检测效果,满足实时性要求,能够实现复杂环境下的鲁棒检测。     

一种基于平面拟合的图像恢复方法

论述了在进行实际图像处理时所使用的一种对于不均匀光照图像进行恢复的方法。该方法基于平面拟合来估算出实际的光照强度分布,并根据图像各点的反射系数不变这一特性来对图像进行修正。实验结果表明,该方法有效地克服了不均匀光照所造成的对于图像处理的不利影响。     

钢丝绳芯输送带X射线检测系统图像分析算法

提出了一种在线分析和离线分析相结合的图像分析算法：在线分析阶段采用支持向量机检测出接头图像,采用显著图法检测出有损伤的输送带图像;离线分析阶段采用细化、区域分析等图像处理方法检测接头抽动,并对各种损伤情况进行分类。该算法使得检测系统具备针对输送带X图像实时分析的能力,而且损伤检测准确率非常高。实验分析和现场实践验证了本文所提算法的有效性。     

一种钢丝绳芯输送带早期故障检测方法

针对传统小波变换分析金属磁记忆信号奇异性时易受噪声干扰的问题,将经验模态分解(EMD)和小波变换(Wavelet)相结合,提出了一种EMD-Wavelet早期故障检测模型。将钢丝绳芯输送带的金属磁记忆信号经过经验模态分解得到本征模函数分量,利用小波变换模极大值法提取信号奇异性特征。实验结果表明,该模型抗干扰能力强,能够较好地反映信号局部特征,可有效判断钢丝绳芯输送带异常应力集中区位置,为早期故障诊断提供依据。     

强力输送带接头抽动检测算法研究

针对现有的强力输送带接头检测算法存在效率低、实时性差、精度不高的问题,提出一种基于迭代阈值法图像分割的接头抽动检测算法。由于X射线图像由不同的探测板传回的数据组成,该算法首先采用迭代法对X射线图像进行阈值分割;然后根据接头的特征,在接头与背景交接处通过Y-差分算法进行接头检测;最后根据接头相邻距离进行匹配,并计算匹配点之间的垂直距离实现接头抽动检测。实验结果表明,该算法检测精度高、速度快,满足实际应用要求,为煤矿安全运输提供了保障。     

A Stochastic Approach for Blurred Image Restoration and Optical Flow Computation on Field Image Sequence

The blur in target images caused by camera vibration due to robot motion or hand shaking and by object(s) moving in the background scene is different to deal with in the computer vision system.In this paper,the authors study the relation model between motion and blur in the case of object motion existing in video image sequence,and work on a practical computation algorithm for both motion analysis and blut image restoration.Combining the general optical flow and stochastic process,the paper presents and approach by which the motion velocity can be calculated from blurred images.On the other hand,the blurred image can also be restored using the obtained motion information.For solving a problem with small motion limitation on the general optical flow computation,a multiresolution optical flow algoritm based on MAP estimation is proposed. For restoring the blurred image ,an iteration algorithm and the obtained motion velocity are used.The experiment shows that the proposed approach for both motion velocity computation and blurred image restoration works well.     

基于边缘检测的多文本页图像分割方法

图像分割是图像处理中最困难的问题之一.针对光学字符识别(optical character recognition,OCR)系统的要求,提出了一种基于边缘检测的多文本页图像分割方法.先检测出由图像中边缘点构成的边缘直线,然后寻找出图像中每个文本页的4条边缘直线所构成的边界矩形,从而可将每个文本页准确分割出来.实验表明,该方法具有较快的速度和很高的正确率,是一种有效的方法.