基于分级的快速霍夫变换直线检测

在分析标准霍夫变换、两点表决霍夫变换以及多级霍夫变换直线检测的基础上，针对算法的不足，结合他们的优点，设计并实现了基于分级的快速霍夫变换直线检测方法，对算法进行了详细描述和分析，并通过实验证明了算法的有效性，实验表明：所设计的直线检测运算速度快，检测精度高，鲁棒性强，有一定的应用价值。     

图像直线段检测算法综述与测评

对现有的直线段检测算法进行系统的综述和测评。在综述方面，将现有算法划分为两类：全局Hough变换法和局部感知组合法。分析了这两类算法的技术基础和实现方案，并对其优缺点进行评述。在测评方面，Cho等人在近期的一项工作中首次建立了一个客观测评系统。但遗憾的是，该测评系统在代码实现和实际使用两个方面均存在比较严重的错误，因此所得出的结果没有能够正确反映当前各种算法的性能。全面修正了这一测评系统的错误，并对当前最具代表性的八款直线段检测算法进行评估和比较。展望直线段检测技术未来的发展趋势，为相关研究提供参考和借鉴。     

基于直线段检测的SIM卡槽图像中切割线定位算法

针对由视觉引导激光切割手机卡(Subscriber identification module,SIM)卡槽的需求,提出了一种检测特定位置直线段边缘 结构的算法。该算法充分利用图像梯度模值和方向信息,将图像中相邻像素梯度模值差值作为寻找种子点时的判定条件,同时将图像中相邻像素梯度角度差值作为区域增长的判定条件,以此得到直线段候选区域,然后利用图像梯度模值作为权重拟合直线段。实验证明该算法具有检测精度高、鲁棒性好、计算量小的优点,可以满足工业检测的应用需求。     

EDLines: A real-time line segment detector with a false detection control

We propose a linear time line segment detector that gives accurate results, requires no parameter tuning, and runs up to 11 times faster than the fastest known line segment detector in the literature; namely, the line segment detector (LSD) by Grompone von Gioi et al. The proposed algorithm makes use of the clean, contiguous (connected) chain of edge pixels produced by our novel edge detector, the Edge Drawing (ED) algorithm; hence the name EDLines. The detector includes a line validation step due to the Helmholtz principle, which lets it control the number of false detections. With its accurate results and blazing speed, EDLines will be very suitable for the next generation real-time computer vision and image processing applications.     

一种使用轮廓差分的直线探测算法

直线探测是许多有关机器视觉应用场景的一项基本任务。通常,从复杂图像中探测直线需要诸如图像滤波,边缘提取等预处理过程,而这些预处理的质量对直线探测算法具有重大影响。为了规避预处理对后继操作的负面影响,本文引入了一种轮廓差分的概念,来刻画定方向直线存在的可能性,并基于此概念提出一种直线探测的新方法。该方法无需对输入图像进行任何预处理,仅仅在图像平面上直接计算轮廓差分,就可以将直线的探测问题演变成轮廓差分极大值的搜寻问题。对复杂的田间灰度图像的实验表明,本文方法能准确地标记出植株的位置,并且对噪声和模糊等干扰因素也较为鲁棒。     

用于线段特征提取的改进Hough变换

线段是符号的一个具有旋转、平移和尺度不变的稳定性特征,正确提取符号的线段特征对于提高符号识别系统的识别率有很重要的意义。针对已有的基于Hough变换的线段提取算法的缺点,该文提出了一种用于线段特征提取的改进Hough变换算法。通过采用“多对一”映射;将Hough变换的投票过程和线段参数的检测过程融为一体;动态管理算法所需的临时存储空间等手段,使该算法具有较好的计算复杂度和空间复杂度。针对数字图像的量化特点,精心设计了用于检测在直线上点的条形区域,从而大大地降低了噪声对线段参数检测的影响,使该算法具有较好的检测性能和鲁棒性。实验表明,该文算法能正确提取出线段的端点坐标及其长度。     

基于改进SIS算法和LSD的车道线检测方法研究

为了降低车道线识别算法在车道线存在阴影遮挡、路面出现泛白现象等不同道路环境下的误检率,提出了一种基于改进简单图像统计(SIS)阈值算法和直线段检测(LSD)的车道线检测算法。首先,在图像预处理阶段采用改进的SIS阈值算法进行二值化。然后采用直线段检测(LSD)算法检测直线,通过平行线对来估计消失点位置并利用消失点去除干扰。最后,利用车道线连续性和车道间距确定车道线感兴趣区并精确确定车道线位置。分别采用加州理工学院的车道数据集和实际采集的城市道路、高速公路的视频对所提出方法进行了实验验证,实验结果表明,该算法误检率低,鲁棒性高,能在复杂环境下快速、准确识别车道线。     

基于Freeman链码的边缘跟踪算法及直线段检测

本文主要总结了目前几个常用的直线段检测方法。分析了当前边缘跟踪算法的不足。在此基础上,提出了一种基于Freeman链码的直线段检测方法,主要在边缘跟踪环节中对原有方法进行改进。实验表明,该算法能够快速,准确地检测直线段。     

基于模糊动态聚类的入侵检测

为了提高入侵检测系统对入侵特征知识的归纳和概括能力,提出了将一种基于模糊等价关系的动态聚类方法应用于对入侵特征集进行层次聚类。实验证明该方法提高了系统识别未知入侵行为的能力,并且通过动态调整参数能使检测在误警率和检测率中达到较好的 平衡。     

使用非均匀量化的Hough空间进行直线段检测

分析图像中最近邻直线间距离和夹角的非均匀性,得到这两个参数与线段方向和长度的相关关系,并由此提出了非均匀量化Hough空间的直线检测算法NUHT (Nonuniform Hough Transform).实验结果表明,NUHT在不降低运算效率的情况下,有2倍于标准Hough变换SHT (Standard Hough Transform)的直线段检测能力,同时误报率低于SHT的1/2.     

障碍环境中线段组最近邻查询方法研究

为了解决现有成果无法有效处理障碍环境下的线段组最近邻查询问题,提出了障碍环境中线段组最近邻查询方法。查询过程分为过滤阶段和精炼阶段两个部分。在过滤过程中,首先根据线段Voronoi图的性质以及线段障碍组最近邻查询的定义,提出了针对数据线段的剪枝定理,并提出了OLGNN_Line_Filter算法;根据线段障碍距离的定义,进一步提出针对障碍物的剪枝定理,并给出了OLGNN_Obstacle_Filter算法。在精炼过程中,为了得到更精确的查询结果,提出了相应的精炼定理和精炼算法STA_OLGNN。理论研究和实验表明,所提算法能够有效地处理障碍环境下的线段组最近邻查询问题。     

一种快速检测图像角点特征的线搜索式方法

传统的图像角点特征检测方法在速度和准确性两方面难以兼顾. 针对该问题, 提出了一种角点特征检测的线搜索式方法. 该方法作用于一个以当前像素为中心核的圆掩模, 在该掩模内搜索通过核的所有直线, 如果存在一条直线不穿过核附近给定邻域以外的其他同值收缩核(Univalue segment assimilating nucleus, USAN)区域, 则当前像素点为角点. 论文论证了使用有限数目搜索线的可行性与必要性. 采用由粗及细的搜索策略, 动态设计搜索线的数目与搜索线上的检测点数目, 以提高检测速度. 提出了一种基于最大同值距离的新型非极大值抑制进行角点的精确定位, 并结合多种新型伪响应抑制措施, 有效地提高了算法的准确度. 实验结果表明该方法在准确性方面优于MIC、SUSAN和Harris等算法, 而且速度快, 仅稍慢于MIC算法, 具有优良的综合性能.     

实时心电信号监控中ST段改变检测方法

提出一种实时心电监控中的ST段检测方法,利用拟合法提取等电位线,采用小波变换监测QRS波群,结合J＋X法及T波起点检测方法达到准确检测ST段电位的目的,在实时监控中设计实现一种ST段报警记录信息。长时间的心电数据库验证及临床检验证明该方法具有较好的准确性及实用性。     

基于线段与线段求交的矩形窗口裁剪算法

我们首先对线段是否完全可见进行判定 ,然后对被裁剪线段与矩形窗口四边所在的线段是否相交进行判定并求交。若交点存在则用替换法替换相应的点 ,最后连接被替换后的点得到被裁剪后的线段 ;若交点不存在则线段完全不可见 ,线段将被完全裁剪掉。     

An a contrario Decision Framework for Region-Based Motion Detection

The aim of motion detection is to decide whether a given part of an image belongs to a moving object or to the static background. This paper proposes an automatic decision rule for the detection of moving regions. The proposed framework is derived from a perceptual grouping principle, namely the Helmholtz principle. This principle basically states that perceptually relevant events are perceived because they deviate from a model of complete randomness. Detections are then said to be performed a contrario: moving regions appear as low probability events in a model corresponding to the absence of moving objects in the scene. A careful design of the events considered under the hypothesis of absence of moving objects results in a general and robust motion detection algorithm. No posterior parameter tuning is necessary. Furthermore, a confidence level is attached to each detected region.     

结合LTS和Hough变换的直线检测算法

为提高Hough变换检测直线的精度,提出一种结合Hough变换与截断最小二乘法的直线检测算法。利用Hough变换确定图像中直线所在的大致区域,提取候选区域内的特征点集,采用截断最小二乘法拟合得到精确的直线参数。实验结果表明,该算法的检测率和检测精度较高,对Hough变换的分辨率要求较低,整体空间开销较小。     

基于视觉方法的输电线断股检测与机器人行为规划

输电线维护机器人用于代替人工完成危险作业,准确的故障检测与合理的行为规划对于作业效果至关重要.针对以上需求,采用视觉方法,提出了一种基于图像特征分类的输电线断股检测方法.该方法提取边缘梯度向量作为图像特征,采用支持向量机方法进行分类运算完成线路断股检测.在断股检测的基础上,利用断股检测信息与机器人传感器测得的信息构建机器人状态向量.根据当前状态向量,结合机器人断股补修作业流程,提出了面向捋线与压接复杂作业的机器人断股补修作业行为规划方法.利用实验室模拟线路开展实验,验证了提出的输电线断股检测及行为规划方法的有效性.     

基于视线的智能碰撞检测方法

针对在虚拟漫游系统中运动物体的碰撞检测问题,提出一种基于视线的智能碰撞检测方法。分析虚拟现实漫游环境中碰撞检测的基本原理和基于视线的碰撞检测,采用模糊控制隶属函数提高碰撞检测效率。实验结果表明,该方法的运算效率和检测精度有所提高,能避开墙体和障碍物。     

线搜索式角点检测方法的参数自适应设计

针对线搜索式角点检测方法存在全局固定阈值对实际图像的光线不均匀等不良现象适应性不足的问题,提出了有关参数自适应的设计方法.在原角点检测基本方法的基础上,首先根据局部区域的对比度信息,设计了同值收缩核(USAN)阈值的自适应动态产生方法.其次,给出了高斯去噪的实施建议,以提高线搜索式角点检测方法的抗噪性能,并给出了其他参数值的动态取值建议.实验结果表明,在本文的参数自适应设计方法下,线搜索式角点检测变得更为实用方便,比原固定阈值的基本方法更能适应光线不均匀现象,对于内容、品质差异较大的图像无需频繁调整参数,仍能保持很高的正检率水平,同时伪响应也处于可接受的水平.     

窄带电力噪声干扰下的G3标准分组检测算法的研究

G3标准OFDM(正交频分复用)多载波PLC(电力线通信)技术应用于智能电网时,必须解决恶劣电力环境下的数据同步问题。当电力信道存在电力背景噪声及随机脉冲噪声时,经典的延时相关分组检测算法对数据起点检测存在较大误差。针对电力噪声的特点,为提高检测的准确度,将微分算法应用于延迟相关算法,提出新的分组检测算法。在电力噪声模型下,通过对经典算法及新的算法进行性能评测比较,验证了新算法对恶劣环境的适应性。