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煤灰熔融性图像自动识别算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种测定煤灰熔融性时图像的自动识别的算法。根据模式识别和计算机视觉理论,首先从CCD摄像机处采集图像,经过预处理后,采用阈值迭代和Otsu分割算法相结合的单阈值法进行图像分割,在定位灰锥目标区域后,进一步提取高度、底宽和面积等几何特征,作为特征温度图像的识别依据。实验表明,该算法简单、有效,且能兼顾系统的实时性和准确性要求。 相似文献
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X线胸片图像存对比度低、边界模糊等不足,严重影响了X线胸片图像的分割效果。为了利用X线胸片图像快速且准确地对肺部疾病进行诊断和治疗,本文提出了一种基于类间方差和概率误差的X线胸片肺部图像分割算法。该算法在对X线胸片图像预处理的基础上,首先利用X线胸片图像中的人体结构信息进行图像粗分割;然后对预处理图像分别计算目标类和背景类之间的类间方差和概率误差,并在无量纲化处理后,设计新的分割目标函数来计算最佳阈值,从而实现图像细分割;最后合并粗、细分割过程的分割结果,并进行优化,从而基于最佳阈值的图像分割。X线胸片图像的对比实验结果显示,本文算法的DSC和IOU指标分别为89.5%和81.1%,分割所得肺部区域在完整性和准确性上都有良好表现,表明本文算法是有效可行的,适合基于X线胸片图像的肺部图像分割。 相似文献
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针对传统 3D 工业相机获取的点云数据进行工件检测时因工件粘连和噪声干扰导致边缘分割问题,考虑点云数据量大
影响检测实时性和 3D 特征点选取不准确导致测量误差大的因素,提出一种基于 2D 边缘检测的预处理方法,实现点云快速分
割和测量。 首先,采用改进的 Canny 算法对有序点云的纹理图像进行边缘检测,将检测后的图像进行数学形态学操作和轮廓检
测完成纹理图像分割,规避了在 3D 空间中进行分割处理,有效减少了点云数量;其次,结合工件的形状特征和放置方式,利用
掩膜操作提取出有序点云数据,使用基于 RANSAC 和条件滤波结合的方法对分割后的点云进行自适应阈值滤波处理,有效去
除了噪声点云;最后,对经过预处理后的目标点云基于 PCA 的包围盒去计算工件尺寸以及表面法向量。 实验结果表面,和传统
的 3D 分割算法相比,能够更准确的提取出目标点云,有效减少了待处理点云数量,整体分割效率提高了约 20%;工件尺寸的平
均相对误差约 1. 24%,可以满足测量的需求。 相似文献
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基于CCD图像处理的焊缝识别技术研究 总被引:1,自引:1,他引:0
在分析焊缝的CCD数字图像信息的基础上,提出了优化的图像处理和焊缝提取算法,有效地实现了焊缝的识别。对图像进行预处理,设计了扩展的自适应中值滤波器以去除噪声和干扰;提出了改进的自适应阈值分割法(Otsu)对图像进行二值化,得到二值图像;选择Roberts算子识别焊缝边缘信息,并采用Hough变换获取焊缝中心线,得到焊缝的坐标值。在VC++平台上分析和处理焊缝图像,实现上述算法,结果表明,所设计算法不仅能够快速、准确地识别焊缝,而且具有计算量小、实时性强的优点,有很高的理论和应用价值。 相似文献
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针对浒苔分布的监测问题,提出了一种结合阈值分割与几何活动轮廓模型(GACM)的合成孔径雷达(SAR)图像分割方法。首先采用最大熵算法与Otsu算法结合的阈值分割方法获取初始轮廓,在此基础上构建窄带,以缩短运算时间。而后在窄带内采用基于SPF函数的几何活动轮廓模型进行轮廓演化,以得到光滑连续的高精度分割结果。使用Sentinel-1A卫星2021年5月~8月的SAR图像进行实验,实验结果表明,所提方法获取的浒苔分布有着更高的准确率,同时较传统GACM方法显著提高了运算速度,能够实现对浒苔的实时监测。 相似文献
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静态背景差分运动目标检测研究 总被引:17,自引:2,他引:17
为解决传统运动目标检测算法在硬件实现上存在实时性差、开发过程复杂的问题,利用DSP Builder工具,在FPGA上实现静态背景下运动目标检测算法。结合FPGA并行计算的特点,采用模块化设计思想,按照背景差分、阈值分割和质心提取的流程搭建各算法模块。实验结果表明,该设计可以有效地检测动态目标,满足嵌入式系统对实时性的要求。 相似文献
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新型视觉导航线提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
林胜青 《电子测量与仪器学报》2018,(6)
导航线提取是智能车辆视觉导航领域的难点问题。针对杂草密集情况下导航线精确提取的难点,提出了一种新型视觉导航线提取方法。首先,在均值聚类的框架内分析了传统Otsu方法受样本方差影响较大的缺陷,并建立了基于Sigmoid函数的自适应Otsu阈值分割方法;接着,采用矩阵解耦消弱图像背景噪声对阈值参量更新的影响,提升了农作物与杂草的分割精度,获取精确分割的二值图像;最后,基于分割结果进行最小二乘拟合,实现导航线的有效提取。实验结果表明,在杂草稀疏和密集环境下,方法均能有效提取导航线,并具有较高的精度和实时性。 相似文献
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针对基于TOF深度相机的空间目标表面重建的点云源数据容易受到仪器本身、扫描环境、外界干扰等影响,而含有大量的无效点和噪声点,增加了计算负担且影响了重建质量等问题,提出了一种基于随机采样一致性背景分割的点云K 近邻去噪方法,以消除目标数据的异常值和无效点。首先,改进RANSAC算法,通过设置不同的阙值对原始点云进行背景分割,以确保准确提取待重建目标的主要特征。然后,通过K 近邻点云平均算法和双边滤波算法移除离群点,最后使用体素化网格方法实现点云大数据的下采样,简化了目标点云,保留了局部特征,加快了曲面重建速度。实验结果表明,该算法能够有效的剔除噪声点,准确率高,实时性好,满足应用的要求。 相似文献
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改进的Otsu算法在图像分割中的应用 总被引:11,自引:1,他引:11
针对二维Otsu自适应阈值算法计算复杂度高的问题,提出一种新的快速有效的Otsu图像分割改进算法。该算法通过求两个一维Otsu法的阈值来代替传统的二维Otsu法的分割阈值,使得分割的计算复杂度从O(L4)降到O(L)。为保证分割对象的完整性,算法引入类内最小离散度的概念,并通过遗传算法实现对参数的自动优化。理论分析和实验结果表明本算法计算速度不仅优于原二维Otsu算法,而且分割效果较好。 相似文献
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针对传统帧间差分法存在的不足,提出改进五帧差分法和二维Renyi熵阈值分割法相融合的运动目标检测算法。该算法充分考虑视频序列帧间的时空相关性,利用改进五帧差分法对预处理后的视频图像序列进行差分运算,以提取运动目标的帧间时间相关性;将得到的差分序列使用二维Renyi熵阈值分割法分割处理,以获取运动像素与同帧周围像素的空间相关性。该算法避免了五帧差分法轮廓提取的空间信息丢失,克服了二维Renyi熵阈值分割法容易忽略运动像素的时间信息,从而提升了运动目标检测的完整性。实验结果表明,该算法能够更准确地检测出运动目标,具有较好的鲁棒性和有效性。 相似文献
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慢运动背景下的实时运动目标检测算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运动背景下的运动目标检测是一项难度大、计算量大的工程,它的难点是难以在实际工程中达到实时性的要求.本文针对这一问题提出了一种利用Lucas-Kanade和层次聚类相结合的方法,能够快速检测运动背景中的运动目标.实验证明该方法速度快,准确性高,在实际工程中具有一定的应用价值. 相似文献
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为了解决红外相机采集行人图片时图像分割效果问题,提出一种自适应粒子群优化二维OSTU的阈值分割算法。利用当前帧图像的灰度级和当前帧图像像素的邻域灰度级构成二元组,通过计算二者的均值和方差,建立二维最大类间方差模型,结合自适应粒子群集算法,估计出图像的最佳阈值,该方法不仅能够准确估计阈值且计算时间减少。仿真结果表明,阈值最佳时,当结合自适应粒子群集优化算法后计算时间减少到原来的50%,所提出的算法能够快速准确得到最佳阈值,提高了图像预处理的分割效果。 相似文献
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为提高印刷丝网布疵点检测的速度和准确性,提出了一种基于傅里叶变换和改进阈值分割的印刷丝网布疵点的检测算法。以无图案的印刷丝网布为研究对象,首先对采集到的印刷丝网布图像进行傅里叶变换,得到印刷丝网布图像的频谱图;然后利用Butterworth低通滤波器对频谱图像进行滤波,滤除傅里叶空间的高频分量;最后对逆变换得到的滤波图像进行改进的迭代法阈值分割,从而实现印刷丝网布的疵点检测。实验结果表明,该算法能够实现脏污、划痕、飞丝、破洞等常见疵点的快速准确检测。 相似文献