大规模显微图像拼接算法

针对大规模显微图像拼接中的误差累积问题,提出了一种新的图像拼接模型。首先利用基于区域的对准方法,按照由粗到细的分层对准策略,提高图像对准的速度与准确性。然后,利用所有重叠图像对的对准约束,建立了一种图像拼接模型,并通过求解线性方程组得到拼接模型的最优解,从而实现了大规模显微图像的自动拼接。从实验结果看,该算法有效地消除了误差的累积效应,获得了理想的拼接效果。     

基于环投影特征的汽车轮毂定位与识别

为了实现汽车轮毂在辊道上随机混流状态下的型号自动识别,提出一种基于环投影特征的轮毂识别算法。该算法不受轮毂的角度和位置变化的影响。首先提取每种型号轮毂的半径及其环投影特征作为模板,然后求取待匹配图像的重心来近似轮毂的圆心,并在其附近分析每一点的环投影值来确定真正的圆心坐标与半径。利用轮毂的半径和环投影与模板进行粗匹配,筛选掉不匹配的型号。最后通过比较径向投影,返回相似度得分最高的型号。实验结果表明:该算法具有较高的稳定性和实时性,识别速度为1个/2 s。     

基于形态学的文档图像透视校正算法

根据文档图像的文本行和竖直笔画边界,提出了一种基于数学形态学的分层校正算法,可以有效地恢复文档图像的正面平行视图。首先,利用最近邻链(NNC)构造局部自适应的线状结构元,通过方向平滑的闭运算(DSCA)把连通体(CCs)聚类为文本行,并利用文本行的中心线精确地定位水平消隐点。其次,根据局部邻域内CCs的平均高度,提出了一种基于行程开运算(RLOA)的目标函数,通过估计竖直笔画边界的偏斜方向定位竖直消隐点。最后,为了避免竖直消隐点对水平消隐点的影响,提出了一种新的分层校正方法以消除文档图像的透视失真。各种类型文档图像的实验表明,该方法明显改进了消隐点的定位精度,并具有较高的鲁棒性。     

显微镜的快速自动对焦算法

针对平面样品的大规模显微图像采集,提出了一种基于预测的快速自动对焦算法.首先,利用相邻图像的对焦位置估计当前图像的对焦位置,并在其附近做微小调整即可得到最佳对焦位置,从而避免对焦评价曲线的多峰干扰.其次,利用阈值分割方法选择对焦窗口以消除背景干扰,使对焦评价函数满足无偏性.该算法大大减少了自动对焦所需要采集的图像数量,对焦速度、精度以及鲁棒性均有明显的提高.     

基于手持相机的文档图像拼接算法

为了把手持相机拍摄的多幅文档图像拼接成一幅大的图像,提出了一种基于全局对准模型的文档图像拼接算法。该算法首先通过估计文档图像的消隐点坐标来校正透视失真,使相邻图像的几何关系可以用仿射变换表示;然后采用随机采样方法调整特征点之间的距离,使其尽可能均匀地分布在整个重叠区域内;接着利用所有重叠图像对的局部对准约束通过建立文档图像拼接的全局对准模型来有效地消除误差积累;最后利用二值函数对图像进行剪切,以减小重叠区内的对准误差。实验结果表明,该方法无需事先标定摄像机的内外参数和限制相机的位置,不仅具有较高的对准精度,且可有效地拼接手持相机拍摄的各种文档图像。     

显微镜下两层物体的快速自动对焦算法

针对显微镜下两层物体的大规模图像采集问题，提出了基于图像边缘和邻域预测快速自动对焦算法。通过提取成像主体的边缘区域作为对焦窗口，结合线性预测方法，实现了既保持上层成像目标清晰，又有效抑制下层背景干扰的自动对焦系统。实验表明该算法在对焦速度、对焦精度以及抵抗背景干扰方面有突出优点。     

基于最近邻链的车牌检测算法

根据车牌字符的几何特征和空间排列规则,提出了一种基于最近邻链的自适应车牌检测算法. 首先,采用自适应阈值分割算法消除光照变化的影响,并采用连通体分析方法消除部分干扰目标; 其次,根据车牌字符连通体的区域特征,将宽度和高度都相近的连通体构造为最近邻连通体对, 并将最近邻对连接为最近邻链,从而检测出所有可能的车牌区域; 最后,利用两组不同长度的方波模板分别对车牌的水平和竖直投影进行匹配, 它能够验证候选车牌区域的有效性,并求解所有车牌字符的最佳切分位置. 实验表明,该算法能够自适应地处理光照不均匀、尺度变化、透视失真、背景干扰以及质量退化等因素的影响, 可以有效地检测出复杂背景中的车牌区域.     

鱼眼图像校正软件的关键技术研究

为了满足全景监控工程的特殊要求,选用鱼眼镜头作为图像传感器的成像单元进行图像采集.提出了新的鱼眼图像校正区域的确定方法,并采用球面透视投影和柱面展开两种算法对鱼眼图像进行校正,同时实现虚拟PTZ控制.经测试,该软件对各种监控场合有很强的适应性,能够满足全视场无盲区的监控要求.     

多层显微图像的自动拼接方法

针对多层显微图像的拼接,提出一种基于3D拓扑图的图像拼接方法.利用基于区域的方法和基于特征的方法,分别对同层和异层图像对准;利用3D拓扑图的修正以消除空白区的影响;根据修正的3D拓扑图和多层图像投影坐标的误差建立多层图像的全局对准模型;利用非线性最优化方法,得到具有全局一致性的多层图像拼接结果.     

基于煤炭运量控制系统的煤与煤矸石图像的识别

针对煤炭运量控制系统中的车载物识别这一背景,根据煤与煤矸石图像在灰度和纹理上的差异,并利用LBP算子在处理图像上的优势,提出了一种基于LBP算子的煤与煤矸石的识别方法。运用MAT-LAB语言对识别算法进行仿真实现。对比了LBP算法与以往算法的识别效果,得出了LBP算法的优越性。