一种求取物体凹点的算法研究

在图像识别的应用中,物体凹凸情况的分析是非常重要的,它既是描述物体形状的一个特征参数,也是一些重叠物体分离算法的前提。目前,求取物体边界凹点的算法已有多种,但都存在一些不足之处,为此,本文介绍了一种简便算法,该算法在我们开发的微生物细胞图像自动判读系统中已得到应用。     

一种新的完全欧氏距离变换算法

论文提出了一种基于边界剥离的二维完全欧氏距离变换算法。该算法从物体目标的最外层边界开始,自外向内、逐层对物体目标区域进行边界跟踪、剥离。在跟踪过程中,根据当前边界像素点的已获得距离变换结果或为背景的邻域像素信息,计算其与最近背景像素间的欧氏距离,从而实现距离变换。和已有算法相比,文中算法具有简单快速、容易实现,得到的是完全欧氏距离的优点,在分离粘连物体的应用中,取得了良好分离效果。     

基于边界相邻三点的区域遍历算法

首先基于边界上当前像素与前后两个相邻像素的坐标关系 ,定义并构造出边界像素与连通闭区域内 ,某些像素之间的联系 ,然后通过枚举各边界像素类型及其特点分析 ,提出了一种用于判定 ,并找出区域内与当前边界像素具有这种联系的像素系列 ,进而遍历出任意连通闭区域 (像素边界线可为任意复杂曲线的单连通或者复连通闭区域 )的像素遍历算法 .该算法在适应性及时间与空间性能等许多方面均很好地满足了诸如任意连通闭区域的填充和点在各种复杂区域的判定与跟踪等方面的应用需要 ,同时 ,它对闭区域像素的描述方法也为开展如何更有效地表示闭区域的研究提供了一种有益的参考 .     

基于欧氏距离的实时直线检测算法

提出一种新的直线检测算法。与已有算法不同,该算法并非通过坐标系的转换,而是基于将离散曲线各点前后k个点对间欧氏距离平方和定义为该点的直线度,并推导出直线段上除首尾有限个点外其余各点直线度最大这一性质。利用该性质,该算法首先运用Freeman链码的性质选择出物体边界上明显属于直线的像素,然后在剩余的边界点中通过计算并寻找连续直线度最大的点而定位出直线。实验结果表明,该算法具有较高的稳定性、实时性和准确性。     

空间查询算子的栅格算法与实现

地理信息获得了越来越广泛与深入的应用.空间分析是地理信息系统平台最核心的计算之一.矢量方法是面向物体的描述,物体间的几何关系隐含,关系判断需要基于计算几何算法定位、分析和检索,时间与空间复杂度较高.为避免其缺点,提出了基于栅格的空间查询算子算法的实现框架.此算法基于亚像素精度,可以较准确记录边界栅格的覆盖面积,通过判断两个图层相应栅格的覆盖面积,即可得出空间关系.此方法的正确率大大高于四色栅格签名(4CRS).同时,栅格索引中保存了要素属性信息等,可以为空间查询算子判断提供更有用的结果信息.     

基于能量驱动的分水岭算法在MRI海马图像分割中的应用

传统的分水岭算法虽然灵活性强,但在分割过程中较少用到边界特征的信息,使得图像的过分割问题比较突出．提出利用能量驱动的分水岭算法来实现人脑MRI中的海马分割．利用分水岭算法模型计算水流从种子点出发,沿代价最小的路径流经每一个像素的代价,将该像素的代价作为像素的能量．在整个图像能量最小化驱动下修改初始分水线处像素的归属类别,使分割结果与目标物体轮廓重合．该算法将内部特征与边缘条件相结合,可以很好地限制分水岭算法过分割的问题．多套MRI海马的分割结果表明,该算法可应用于海马等复杂结构的分割．     

一种基于行列法离散点边界搜索算法*

平面上构建离散点的边界在地理信息系统(GIS)中应用广泛,提出了基于行列法的平面离散点边界搜索的新算法,目的是解决平面离散点边界问题,通过确定步长大小,按步长对离散点分别进行行搜索和列搜索,得到离散点的边界曲线,介绍了行列边界算法的基本思想和实现过程。该算法能够正确地搜索包含凹凸特征的离散点边界,与传统边界生成算法相比,它具有通用、实现简单等特点。该算法在油田GIS领域边界划分中得到了很好的应用,能够准确地构建油田边界。     

利用球谐方法分散计算场景的全局光照

作为一种特殊的光照模型,辐射度在图形学中有着重要的应用.然而,由于其计算的复杂性,辐射度方法一直得不到广泛的应用,特别是在动态场景中.提出一种基于辐射度算法的全局光照实时加速算法,在原有基于点采样进行场景的全局光照近似的基础上,提出了不同的点采样计算方法,以提高辐射度方法对动画场景的适应性.算法对场景中的物体建立六面体包围盒,并在包围盒各顶点设置采样点,这样就可以在环境变化对其光照影响不大的情况下采用原有的计算结果,实现辐射度算法在动态场景中的计算加速.同时,对场景中的每个物体的光照,利用立方体映射计算直接光照;而对物体间的能量交换采用点采样方法进行近似计算并利用附近采样点的光照插值作为物体的光照.实验结果表明,该算法可以减少大量的间接光照计算,提高了辐射度算法的效率.     

基于区域分割的零件三维模型检索方法

为了满足大规模零件库的实时检索要求和零件模型以结构单元重用特点,提出一种基于区域分割的零件三维模型检索方法.该方法将平面划分为边界凸平面、边界凹平面和混合边界平面;利用边界邻域曲率、垂直边界曲率和沿边界曲率定义曲面在该边界的表面边界凹凸性,提出了马鞍面在区域凹凸性分析时计为凹、凸和平表面的约定条件.根据两表面合并后区域凹凸性是否保持不变,提出了边分类规范;通过外部边闭合规范、待定边转换规范和表面平区域合并规范,实现零件三维模型的区域分割.通过表面区域编码规范对分割区域编码,利用区域结构码实现相似结构零件的检索.实验结果表明,区域分割后零件整体相似结构检索更加有效,局部相似结构检索可以通过二元邻接区域结构求交集实现.     

基于三视图约束的基础矩阵估计

考虑到只依赖对极几何关系的匹配点余差并不能完全区分匹配点的正确与否,从而影响内点集选取的情况,提出基于三视图约束的基础矩阵估计算法。首先,使用传统随机抽样一致性（RANSAC）算法计算三视图的任意两对相邻图像间的基础矩阵,确定三视图中共有的匹配点对,并计算估计基础矩阵时非共用图像上的匹配点在共用图像上的极线;然后,计算两条极线的交点与共用图像上对应匹配点间的距离,以距离值的大小作为内点判断的依据,得到新的内点集。在新内点集的基础上,采用M估计算法重新计算基础矩阵。实验结果表明：该方法可以同时降低噪声和错误匹配对基础矩阵精确计算的影响,精度优于传统鲁棒性算法,使点到极线的距离限制在0.3个像素左右,而且计算结果具有稳定性,可以被广泛地应用到基于图像序列的三维重建和摄影测量等领域中。     

图像的平视化处理

摄像机拍摄图像时,会使物体在同一水平面上的边缘呈现曲线形状,给图像处理方法的实现和图像边缘位置的定位带来不便。这篇文章研究了把图像的曲线边缘变为直线边缘的图像平视化处理方法,推导了像素点和空间点的对应关系公式,陈述了图像平视化处理的思路,并对现场采集的图像进行了平视化处理。通过试验,这篇文章的平视化方法取得了较好的效果。     

利用曲率信息的图像分割改进模型

首先从理论上分析无须重新初始化的水平集方法的主动轮廓图像分割模型,该模型对一些具有不光滑尖角的图像进行分割时,捕捉这些尖角往往不精确甚至失败;然后对利用边缘检测函数的曲率信息识别出凸尖角并进行分割的方法进行研究,由于此方法没有考虑凹尖角的情形,故对含凹尖角的图像分割效果不理想。为解决该问题,提出利用图像的曲率信息识别出凹尖角,再将其与利用边缘检测函数曲率信息识别凸尖角的方法相结合,进一步修正边缘检测函数,达到准确捕捉物体的凸尖角和凹尖角的目的,保证了分割的准确性。数值实验表明,该方法的分割效果较好。     

结合边缘与灰度信息的SAR图像配准算法

同一场景下的合成孔径雷达(SAR)图像的灰度特性由于相关噪声的影响及成像条件不同可能存在很大差异,使得单纯基于边缘特征或灰度信息的方法难以胜任SAR图像配准工作。根据SAR图像的特点,提出一种典型地物边缘形状信息与局部灰度统计信息相结合的基于特征的图像配准方法,弥补了仅利用边缘特征或灰度信息的方法在SAR图像配准中的不足。给出了本方法用于Radarsat图像上的实验结果。     

Multiscale Active Contours

We propose a new multiscale image segmentation model, based on the active contour/snake model and the Polyakov action. The concept of scale, general issue in physics and signal processing, is introduced in the active contour model, which is a well-known image segmentation model that consists of evolving a contour in images toward the boundaries of objects. The Polyakov action, introduced in image processing by Sochen-Kimmel-Malladi in Sochen et al. (1998), provides an efficient mathematical framework to define a multiscale segmentation model because it generalizes the concept of harmonic maps embedded in higher-dimensional Riemannian manifolds such as multiscale images. Our multiscale segmentation model, unlike classical multiscale segmentations which work scale by scale to speed up the segmentation process, uses all scales simultaneously, i.e. the whole scale space, to introduce the geometry of multiscale images in the segmentation process. The extracted multiscale structures will be useful to efficiently improve the robustness and the performance of standard shape analysis techniques such as shape recognition and shape registration. Another advantage of our method is to use not only the Gaussian scale space but also many other multiscale spaces such as the Perona-Malik scale space, the curvature scale space or the Beltrami scale space. Finally, this multiscale segmentation technique is coupled with a multiscale edge detecting function based on the gradient vector flow model, which is able to extract convex and concave object boundaries independent of the initial condition. We apply our multiscale segmentation model on a synthetic image and a medical image.     

3D计算中高速图形转换器算法设计

在图像处理过程中的分析图像的特征,需要达成特征提取,为后续的图像处理和分析。在目标图像的提取过程中,本文选定了特征角点特征。角点定位准确的图像匹配在三维重建中起着重要的作用。角落像素相对于外在的像素灰度值的突变或凸形状的像素点较为集中。本文分析了三个角点提取方法:苏珊角点检测方法,哈里斯角点检测方法,多尺度结合苏珊算法改进,亚像素角点检测方法,以便满足系统对精度的要求。     

基于图象方向性信息测度的图象象素分类

针对以往象象图处理方法缺乏通用性的问题,提出了一种新的基于图象方向性信息测度的图象素数分方法,即利用不同类型的图象象素的方向性信息测度,以及方向性信息测试随观观察尺度变化时的改变不同,来将图象象素分成边缘点,平滑点和纹理点以及用于图象分析,该方法不仅可用于任意图象的前期分析,而且具有良好的抗噪能力,实验证明,该方法具有令人满意的效果。     

Edge Detection in Pipe Images Using Classification of Haar Wavelet Transforms

Automatic image interpretation for pipe inspection is a relatively recent area of research, which has great potential benefit. An important component of such systems is crack detection, or, more generally, edge or discontinuity detection. This paper describes a new approach to edge detection and applies it to pipe images. The method labels each pixel in an image as an edge pixel or a nonedge pixel by processing the Haar wavelet transform of the image in a window about the pixel using a support vector machine. As a pixel classifier, to within a moderate morphological tolerance, the detector has an accuracy of 99% on the images on which it has been tested and compares favorably with the commonly used Canny edge detector.     

基于极值的椒盐噪声滤波改进算法

为了在有效滤除椒盐噪声的同时更好地保护图像细节,提出一种基于极值的椒盐噪声滤波改进算法.算法首先进行噪声检测,将灰度值为0和255附近的像素点,且不构成5像素或以上直线的点作为噪声点,其余点作为信号点;然后进行噪声滤波,为了保护图像中的边缘、细节或细线,信号点不做任何处理,而对噪声点使用梯度法进行处理.Matlab仿真实验结果表明,新算法不仅能有效滤除椒盐噪声,在保护细节方面也取得了优于传统中值滤波算法的效果.     

一种基于多幅深度图像的混合建模方法

为了快速精确地对一个实体进行的三维重建,提出了一种新的混合建模方法.该方法利用同一实体在不同视点下的多幅深度图像,根据它们之间颜色和纹理的相关性,通过逆投影变换,可将图像中象素点映射到三维空间中的正确位置.然后再经模型重建和重投影,可获取实体在任意视点下的图像.实验结果表明,这种建模方法具有复杂度恒定、获取图像真实感强等优点,适用于形状、结构复杂的物体的重建.     

A shape-from-shading method of polyhedral objects using prior information

We propose a new method for recovering the 3D shape of a polyhedral object from its single 2D image using the shading information contained in the image and the prior information on the object. In a strict sense, we cannot recover the shape of a polyhedron from an incorrect line drawing, even if it is practically almost correct. In order to overcome this problem, we propose a flexible face positioning method that can permit inconsistencies in the recovered shape that arise from vertex-position errors contained in incorrect line drawings. Also, we propose to use prior information about the horizontality and verticality of special faces and the convex and concave properties of the edges in order to attain good solutions and present a method of formulating such prior information as physical constraints. The shape-from-shading method is formulated as a minimization problem of a nonlinear cost function with the nonlinear constraints and its solution is searched by a global optimization algorithm. In the experiments with a synthetic image and three kinds of real images, shapes that are similar to those of the actual objects were recovered in all cases. As a result, the proposed method has proven to be effective in the shape recovery of simple-shape polyhedral objects.