基于TMS320DM642的快速Hough变换圆检测算法的实现

为了在DSP平台上实时检测圆孔或圆弧图像的特征参数,介绍一种用于快速提取圆参数的基于TMS320DM642平台改进Hough变换算法。该算法利用圆的几何对称性估算待检测圆的参数。从而有效缩小参与Hough变换的参数域的范围。实验结果表明：在资源有限的嵌入式平台上,该算法计算速度快,占有内存小,检测性能好。     

面向近眼式应用的快速瞳孔中心定位算法

针对Hough圆变换、最小二乘法椭圆拟合瞳孔中心定位算法中运算量大的问题,提出一种基于椭圆外切矩形的快速瞳孔中心定位算法。该算法从人眼图像中通过阈值分割得到瞳孔区域,对瞳孔区域进行边缘像素点的提取,然后利用椭圆外切矩形模型定位出瞳孔中心。通过Matlab对中国科学院自动化研究所公开的虹膜数据库中756张人眼图像进行遍历实验验证,所提算法定位准确率为98.3%,平均用时0.192 s。在同等条件下,与Hough圆变换、最小二乘法椭圆拟合算法进行对比,在保证定位准确率的同时,所提算法平均用时更少。实验结果表明,所提算法能够快速准确地完成瞳孔的中心定位。     

PCB显微图像缺陷圆孔检测方法研究

分析了随机Hough变换(RHT)与基于最小二乘法圆拟合(CBL)的圆检测算法的基本原理,讨论了他们在圆检测算法中具体实现方法。针对RHT与CBL各自的优点,提出了RHT与CBL相结合的圆检测新方法:首先对PCB图像进行预处理,用RHT原理确定所求一定数量的初候选圆参量;然后由这些参量求出边缘图像中各点到初候选圆边界的距离,从而确定每个初候选圆附近的点集,剔除干扰点与噪声;最后利用最小二乘法(LSM)对各点集进行圆拟合得到各个点集较精确的圆参量,用简单模式聚类方法提取出最后真实的缺陷圆孔边缘。将该方法应用于包含模糊与噪声的PCB显微图像缺陷圆孔检测,尽可能真实地提取出了缺陷圆孔边缘。     

一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法

为提高圆形轮廓目标检测的快速性,提出一种改进的基于对称性的Hough变换圆检测算法.首先对图像进行去噪和边缘提取,并剔除边缘点中可能共线的点;然后利用圆的对称性分两步在一维空间中利用Hough变换投票得到圆心坐标;最后在一维参数空间利用Hough变换累加半径投票值得到半径.对比实验表明,提出的算法有较高的识别准确率和较高的运算速度.     

基于边缘梯度特征的图像分割

图像的边缘包含了大量的梯度信息,图像中的真实边界点处的梯度强度大于其左右领域的梯度强度值。根据这个特性提出了改进的阈值分割算法,首先利用高斯平滑对图像进行预处理,再利用Krisch算法对图像进行梯度运算得到图像的梯度信息,然后利用改进的二维最大类间方差法根据图像梯度进行阈值分割,最后利用目标和背景的空间关系去除少量误提边缘。实验结果表明,该方法能有效地检测出低信噪比图像中的目标并显著提高了目标检测的概率。     

一种基于直线行扫描的虹膜快速定位算法

为提高虹膜的定位速度,提出一种粗定位与精定位相结合的虹膜快速定位算法.首先,利用阈值对人眼图像进行分割提取瞳孔,对二值化瞳孔区域进行形态学开元算去除瞳孔区域外睫毛等噪声点;然后对瞳孔区域进行直线行扫描提取瞳孔边界点,并利用边界点进行最小二乘拟合粗略定位内边缘;最后利用圆梯度算子对虹膜内外边缘进行精确定位.对CASIA(version 1.0)虹膜数据库中100多幅虹膜图像进行定位实验,所提算法的平均耗费时间为1.38s,圆梯度算子耗时9.8s,Hough变换方法耗时14.3s.定位结果表明文中算法对不同质量的虹膜图像定位速度快,精度高,鲁棒性强.     

基于最大熵阈值分割算法的激光选区熔化过程溅射特征研究

激光选区熔化（SLM）加工过程中的溅射形态随工艺参数变化,难以实现所有工艺参数下的溅射提取。基于传统阈值分割的溅射提取方法仅支持部分工艺参数且没有误差分析工作,处理结果不能反映真实溅射状态。基于高速摄像机采集的SLM过程溅射图像,提出一种强鲁棒性图像处理方法对其进行提取和处理。图像处理方法包含五个步骤,其中阈值分割过程基于最大熵阈值分割算法完成。结果表明,该溅射图像处理方法可准确提取多工艺参数下的溅射信息。当激光功率在100～150 W范围时,溅射面积和数量的变化取决于粉末熔化状态;当激光功率在150～200 W范围时,溅射面积和数量的减少由溅射叠加导致。     

基于几何特征与灰度信息的虹膜定位算法

利用人眼图像的几何特征与灰度特征,提出一种改进的虹膜定位算法.首先采用圆Hough变换结合曲线段长度检测法提取虹膜的外边界,提高了对颗粒噪声的抵御能力;然后在虹膜外边缘内部使用阈值法提取内边界;最后,分别用几何方法和阈值法去眼睑和眼睫毛、反光点等干扰信息.由Maatab仿真结果可以看出,提出的定位算法具有良好的准确性和鲁棒性.     

基于时空运动信息的药液异物自适应分割算法

为了能够从药液视频序列图像中准确地提取出运动异物对象,提出一种基于帧差图时空运动信息的药液异物模糊自适应阈值分割算法。首先通过4帧序列图像的隔帧差分得到2幅差分图并分别划分为5×5的图像块;然后计算对应图像分块的4阶矩以实现异物的运动信息提取;最后采用自适应阈值依据帧差图对应图像块的4阶矩之差实现运动异物的分割,并经过形态学处理去除掉噪声和空洞。为使阈值能够跟随图像块灰度变化,阈值的调整采用模糊推理依据对应块灰度均值差和方差变化自适应实现。实验及实际测试结果表明,本文所提算法较好地满足了低对比度和局部光照变化的药液异物实时检测要求,是一种实用有效的图像分割方法。     

蝙蝠优化的二维Tsallis熵多阈值SAR图像分割

针对智能优化SAR图像分割算法存在计算量大、易陷入局部最优、分割精度不够等问题,融合蝙蝠算法和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种蝙蝠优化的二维Tsallis熵多阈值SAR图像分割算法。算法利用立方映射均匀化初始蝙蝠种群,引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力,使用Powell局部搜索加快算法收敛等3方面改进蝙蝠算法;同时将二维Tsallis熵单阈值分割方法扩展到多阈值分割,建立基于多阈值的选取方法,并结合改进的蝙蝠算法,将二维Tsallis熵多阈值应用于SAR图像分割中。仿真结果表明,与其他智能优化分割算法相比,本分割算法在边缘处理和分割精度上都有明显优势。     

一种改进的二维Hough变换提取激光光斑参数方法

文章提出了一种改进的二维Hough变换提取激光光斑参数的方法。根据不共线三点决定一个圆的原理,利用目标图像任一边缘点的梯度方向信息,按规则选取目标边缘上的其它两个点,将三个边缘点作为一组数据,求解圆形目标的方程。对参数空间中的二维矩阵数组投票,得到圆形目标的中心坐标。对归一化半径直方图进行滤波,求得圆形目标的半径。将该算法运用于实际探测到的激光光斑图像,在运行时间及定位目标图像的准确度上都取得了较好的结果。     

保偏光子晶体光纤图像特征孔中心提取算法

保偏光子晶体光纤快慢轴的检测是保偏光子晶体光纤应用的关键技术。针对保偏光子晶体光纤端面空气孔数量多、尺寸存在差异及噪声和伪边缘干扰圆心定位精度的问题,提出一种双峰均值二值化法粗定位和径向扫描三点法精定位相结合的方法。采用双峰均值二值化法实现空气孔重心的粗定位;利用大空气孔定方位,选取两个具有结构对称的空气孔区域,去除粗大误差点,径向扫描法确定边缘三点进行圆心精定位,并利用半径阈值减小误差。实验结果表明,该方法能有效分割光纤端面图像,圆心偏差小于0.2个像素,为光纤定轴打下必要的理论基础。     

基于小波的全局多源遥感图像信息融合方法

提出的图像信息融合方法用于解决传统方法在空间分辨率等方面的不足。原始图像经过小波变换，分解成子图像，再进行分块处理，高、低分辨率图像根据全局方差准则分别计算融合的权值系数，进行图像融合重建，然后，对图像采用全局法进行信息融合，实验表明，方法切实可行，能使低分辨率图像接近于高分辨率图像。     

基于Contourlet变换和Susan算子的边缘检测方法

现存的基于空间域的图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘。针对这一问题,根据Contourlet变换子带的各方向子带代表的方向信息及其梯度方向,提出了一种基于Contourlet变换和Susan算子的边缘检测算法。边缘检测算法首先对源图像进行Contourlet变换,然后分别对高、低频子图像进行边缘提取,最后通过一定的融合规则进行融合,得到边缘图。实验结果表明,这种边缘检测方法具有有效地抑制噪声、边缘检测精度高等特点,是一种有效的图像边缘提取算法。     

基于不可分加性小波与形态学梯度的图像边缘提取方法

针对传统的图像边缘提取方法只强调图像中的水平和垂直边缘的不足,提出了一种基于不可分加性小波和形态学梯度相结合的图像边缘提取方法。根据二维不可分小波理论构造了低通滤波器,利用它对原图像进行加性小波多尺度分解;对低频子图像求形态学梯度,对增强后的高频子图像取模极大值;将所得梯度图与边缘图作加性小波逆变换,得重构后的边缘梯度图;并利用二值形态学方法对其进行处理,得最终结果边缘图。实验结果表明,本文算法可获得较好的边缘图像,与经典的边缘提取方法相比,该方法具有完整性、多方向性、平移不变性和快速性的特点。     

基于离散余弦变换和支持向量机的人脸识别研究

提出了一种基于图片分割的人脸特征提取方法,该方法利用二维离散余弦变换对每个子图进行分解,并提取其中最具代表性的系数作为该子图的特征,文中构造了一对多的支持向量机作为分类器来识别不同的人脸。基于ORL人脸数据库对算法性能进行了模拟,实验结果表明,所提出的算法实现简单,并具有较好的性能。     

基于Hough变换的瞳孔识别方法研究与实现

研究了一种改进的基于Hough变换圆检测的瞳孔识别方法。直接利用Hough变换圆检测进行瞳孔识别准确度低、运算量大,为此,本文提出了改进的识别方法。在实现Canny边缘检测的基础上,利用Hough变换进行求解时,限定检测的半径范围,在此范围内,根据参数空间圆的方程,求出对应的圆心坐标,得到最佳拟合圆,最终实现瞳孔识别以及中心点定位。在vc++6.0开发平台下,对150幅图像进行瞳孔识别检测实验,结果显示,直接利用Hough变换检测方法的准确率为70.7%,平均速度为1 s;本方法的准确率为94%,平均速度为0.45 s,可见相较于直接利用Hough变换进行瞳孔识别,本文方法在识别准确率和识别速度方面均有显著提高。结果表明,此方法能够快速而准确地进行瞳孔识别以及中心点定位。     

Research on high-precision hole measurement based on robot vision method

A high-precision vision detection and measurement system using mobile robot is established for the industry field de- tection of motorcycle frame hole and its diameter measurement. The robot path planning method is researched, and the non-contact measurement method with high precision based on visual digital image edge extraction and hole spatial circle fitting is presented. The Canny operator is used to extract the edge of captured image, the Lagrange interpolation algorithm is utilized to determine the missing image edge points and calculate the centroid, and the least squares fitting method is adopted to fit the image edge points. Experimental results show that the system can be used for the hi gla-precision real-time measurement of hole on motorcycle frame. The absolute standard deviation of the proposed method is 0.026 7 mm. The proposed method can not only improve the measurement speed and precision, but also re- duce the measurement error.     

基于Zigbee网络的智能电表老化检测方法

针对现有智能电表产品批量老化试验过程中存在的通讯效率低,数据读取延时等问题,提出了一种基于Zigbee网络的智能电表老化试验方法.介绍了检测设备的基本电子电路,分析了各部分的基本功能和检测试验方法.基于该检测方法可以提高智能电表产品老化试验的检测精度和效率,且能够适应未来老化试验功能升级的要求.     

一次性白色圆形餐具表面污渍检测算法设计

给出了一种用于一次性白色圆形餐具表面污渍检测算法的设计思路。算法首先利用形态学边界检测算法提取圆形餐具的外轮廓,紧接着以外轮廓所对应的前景像素点作为样本点,利用最小二乘法拟合外轮廓,给出了最小二乘法拟合圆曲线的详细公式推导过程。利用获得的圆心坐标及半径参数,算法进一步将餐具划分为不同的检测区域,再分别对各个区域进行污渍检测。结合算法处理流程,给出了采用VC++6.0进行算法实现时的核心函数说明。最后结合实例说明了检测算法的实际测试效果。