基于轮廓特征点的高精度识别目标方法

为了实现高成功率、高精度和快速识别跟踪目标,提出对基于轮廓特征点的目标精确识别方法。在识别过程中采用了轮廓提取和多边形拟合算法自动搜寻到图像中要识别和跟踪的目标,同时对目标物轮廓的多边形角点进行亚像素分辨率的定位,从而可以利用目标轮廓角点的精确定位来实现对多边形目标的识别与跟踪。试验结果以及特征点亚像素算法分辨率的分析表明,采用这种自动识别与跟踪目标的方法,其精度可以达到0．02像素。     

基于角点角度特征串的RSI多目标识别

轮廓角点检测与特征构造是基于轮廓角点的RSI多目标识别算法的关键。针对现有的轮廓角点检测方法在准确性与抗噪能力的不足,提出一种改进的轮廓角点检测算法,构造一种基于目标主轴与轮廓角点的特征串,利用动态规划算法计算特征串间的相似度进行目标识别。算法中把目标主轴的旋转角度作为目标的姿态角。实验证明该算法能够快速地识别出目标的旋转角度,对目标进行分类,且具有平移不变性、旋转不变性、尺度不变性以及较好的抗噪能力。     

基于SURF的增强现实标识物跟踪注册

针对基于标识物的增强现实跟踪注册方法对复杂环境的适应能力和鲁棒性的不足,提出一种用SURF实现标识物跟踪注册的改进算法。用SURF对平面标识物的特征点进行检测与描述,采用K-means算法对检测出的标识物特征点集合进行聚类分析得到其聚类中心,结合对视频图像中标识物的阈值分割与连通域分析,以聚类中心构建标识物的SURF特征点坐标系,通过矩阵变换实现标识物的跟踪注册。实验结果表明,该算法的增强现实系统具备较好的鲁棒性、稳定性和实时性。     

基于角点的CT影像轮廓遮挡识别

针对CT影像中的启发式轮廓提取,提出了一种根据上层轮廓识别的当前轮廓遮挡的算法。使用基于曲线的弧长参数化方法识别遮挡,这种方法能够识别出轮廓的所有遮挡,但是,轮廓中的非遮挡部分也可能被识别为遮挡。利用DCSS（直接曲率尺度空间）在上下轮廓中自动识别和匹配角点,进一步设计基于角点的遮挡收缩技术,通过匹配的角点缩短或者删除被错误识别的遮挡。大量的实验研究表明,该算法可以有效、准确地识别所有轮廓的遮挡。     

基于DTW的手势识别算法

针对大多数手势识别算法对于形状变化较大的手势鲁棒性不强的现状,提出了一种基于DTW(Dynamic Time Warping)的手势识别算法。论文采用ASL手势数据集作为实验数据,通过图像预处理得到手势的轮廓,再对手势轮廓中心点到轮廓点的距离和轮廓曲率等特征进行提取,最后利用DTW算法寻找规整路径的方法进行识别。实验结果表明,利用DTW算法进行手势识别具有较高的准确率和鲁棒性,识别一幅图像中的手势平均时间小于0.1s,适合于实时手势识别。     

基于手形交互与掌纹识别的增强现实应用

针对现有增强现实系统交互方式的不足,提出并实现了一种基于手形交互与掌纹识别的增强现实应用.提出了一种用于快速识别手形轮廓及其运动轮廓的匹配方法.利用一种改进的快速蚁群聚类算法来获取掌形的中心,建立相关的渲染坐标系,从而精确注册虚拟物体.同时,针对个性化应用需求,提出了一种能够在增强现实系统中应用的Harris快速掌纹识别算法.实验表明,识别算法具有较好的跟踪精度和实时性,能够满足增强现实系统的应用要求.     

基于方形边框标识的增强现实三维注册方法

基于计算机视觉的注册算法是增强现实系统最为关键的组成部分。针对人工标识注册的局限性与自然特征注册的速度限制,通过引入黑色边框的方式,结合自然特征设计了一种新的标识物注册方法。方法利用视频帧中标识物的边缘特征完成标识的初定位与快速跟踪,在标识中间区域提取ORB特征点,并利用随机抽样一致性(RANSAC)算法筛选得到的匹配点对,求解确定摄像机的位姿,利用前向后向光流跟踪优化检测效率。实验结果表明:注册方法在标识物运动情况下可准确完成注册,连续帧注册速率可达100帧/s。     

机器视觉技术在工件分拣中的应用

研究了机器视觉技术在工业分拣问题中的应用,介绍开发过程中使用的主要图像处理算法.利用VisualC++编程软件建立图像处理的算法库,实现对规则几何工件的识别和定位.分析视觉算法库中的摄像机模型,并且求解出摄像机内外参数、畸变参数、旋转和平移向量.然后对图像序列进行图像预处理、Hough圆检测、角点提取和轮廓识别等运算分析.提出计算多目标中心的算法和一种角点特征结合轮廓特征识别算法.仿真结果表明,该视觉算法可以有效解决规则几何工件的分拣问题,并且能准确地计算工件中心,周长,面积和边缘,以达到分拣的目的.     

增强现实中的视频对象跟踪算法

根据增强现实在视频对象跟踪中的应用需求,提出一种综合利用尺度不变特征变换(SIFT)算子、K聚类算法和轮廓检测的视频对象跟踪算法。该算法利用简易SIFT获得输入图像的特征点,通过K聚类算法获得可能的对象聚类,并采用改进的轮廓处理方法得到对象边界,移除孤立点,确定对象特征点,在对象特征点中获取增强现实应用中需要的注册点。在关键帧匹配中,只要使用对象特征点进行对象匹配。实验结果表明,该算法具有运行速度快、匹配正确率高的特点,能满足增强现实视频应用的注册需求。     

基于轮廓特征和小波变换的图像拼接

以图像轮廓角点为特征,采用B—spline实现图像的缩放,通过模版匹配寻找拼接位置,并利用小波变换简化模版匹配算法的计算过程,提高了算法的抗噪能力。实验结果表明,该算法的运算速度和拼接效果均比较理想。