自然场景中基于局部轮廓特征的对象识别方法

在自然场景下,受背景纹理及光线影响,很难提取到对象完整的轮廓,提出了一种基于局部轮廓特征的识别方法。提取图像的边缘线段,进行基于关键点的分裂与基于Gestalt感知定律的断续线段的合并处理,得到不同方位的独立直线段。分析2或3相邻线段构成的轮廓特征,通过线段之间夹角、长度和线段的向量对2相邻直线段构成轮廓特征的语义模型定义。分解对象的整体模板轮廓,手动绘出2或3相邻直线段所组成局部轮廓特征的样本,结合2相邻直线段语义模型与手动绘出的样本从线段夹角、长度以及对应线段向量之间的关系进行匹配,实现2或3相邻直线段组成局部轮廓特征的检测。求出所检测局部轮廓特征的位置点进行聚类实现对象的识别。通过对直无人机巡检所拍摄的输电线路图像处理,验证了这种方法能有效识别间隔棒和防震锤部件。     

自然场景中基于局部轮廓特征的类圆对象识别方法

在自然场景下,受背景纹理、遮挡、光线影响,不容易提取到对象完整的轮廓,为此,提出了一种基于局部轮廓特征的识别方法,该局部轮廓特征是由直线和曲线组成的2相邻轮廓片段特征(2AS)。首先,分析相邻片段之间的夹角、片段的长度和弯曲强度,定义2AS的语义模型;接着,依据2AS之间的相对位置关系定义2AS相互关系模型,分别描述对象的2AS特征和2AS之间的相互关系;然后,使用对象模板的2AS的语义模型与测试图像中的2AS特征进行初步匹配,接着依据对象模板的2AS相互关系模型进行精确匹配;最后,根据对象模板的2AS相互关系模型检测到的成组2AS进行重复性聚类,并根据对象模板的2AS相互关系模型对聚类的对象判决。与使用近似直线片段组成的2AS特征算法的对比实验结果证明,该算法对输电线路中均压环部件的识别具有较高的正确率、较低的误检率和漏检率,从而更为有效地识别均压环部件。