基于自适应链码的棉种周长测量

在棉种实时检测系统中,为了识别破损棉种,必须提取棉种的边缘并计算其周长。传统的边缘提取方法有Sobel、Robert等微分算子,以及数学形态学方法和小波变换方法。但是在实时系统中,图像处理速度是影响实时性的关键因素。Freeman链码是图像处理中表示轮廓形状的方法之一,由提取的链码可以得到曲线（包括直线）的曲率、曲线的特征点等,而这些特征是图像压缩、图像重建、图像匹配的依据。由Freeman链码方法提取的图像边缘是单像素的,因此采用这种方法来计算棉种的周长。通过与Sobel、Robert等边缘提取方法进行比较,可以证明运用链码方法求周长,其搜索时间短,计算准确,尤其适用于以快速准确为目标的实时系统。     

相似点区段负责制的改进区域生长法及其应用

区域生长法被广泛应用于对特定目标的选取,但其生长速度缓慢的特点又限制了其在某些领域的应用.为此,提出一种基于相似点区段负责制的像素点进出堆栈管理方法,有效的提高了区域生长的效率.在此基础上,结合链码法边界跟踪对生长过程中区域内部出现的孔洞实现区域补偿,建立了针对链状藻细胞分析统计的有效应用系统.     

基于Freeman链码的自由曲线直线逼近算法

提出一种简单而有效的直线逼近自由曲线算法.自由曲线轮廓采用Freeman链码描述,提出快速分割链码算法,得出逼近节点,从而准确地实现对曲线的逼近.此外,该方法不仅适用于直线、圆弧和非圆曲线,而且还适用于形状复杂,不能用初等解析函数直接表示的自由曲线.实验结果表明,该算法简单、快速、准确,并对自由曲线具有较好的逼近效果.     

Freeman链码描述的曲线匹配方法

针对普通曲线匹配算法不能处理旋转和缩放曲线的不足,提出Freeman链码描述的曲线匹配方法。该方法为Freeman链码设计一种基于差别累加值及链码差的拐角点快速检测算法,能够快速地检测出曲线拐角点;通过计算曲线起点和曲线方向,得到不随曲线旋转、平移和尺度变化的标准拐角点序列;根据拐角点的长度序列和夹角序列进行相似判断实现曲线匹配。Freeman链码描述的曲线匹配方法不受曲线旋转和缩放的影响,计算量小,易于实现,仿真实验证明该算法合理有效。     

基于高阶概率结构的Freeman链码压缩

本文阐述了直接用Huffman编码对Freeman链码数据进行压缩的不足,利用Markov链多步状态转移矩阵重建链码序列模型,给出了一种更合理的Freeman链码数据压缩方法,它在压缩较复杂平面线条图像即较长链码的时候,表现出比直接Huffman编码更优越的性能。     

In the Pursuit of Pleasure: The Not so Fleeting Life of the Pavilion and its Ilk

Author and architecture critic for the London Evening Standard, Robert Bevan reflects on the enduring appeal of the temporary structure, speaking ‘to a latent desire for freedom and movement’ as a hangover of our nomadic past in a sedentary ‘civilised’ society. He highlights the type's historical apex in Henry VIII's palatial pop-up on the Field of the Cloth of Gold, questioning the purpose and purposelessness of more recent examples.     

一种优化的Freeman链码及其在工程图纸绘制中的应用

提出一种适合于线状结构二值图象的最优化Ｆｒｅｅｍａｎ链码,并讨论其在绘图仪图纸绘制中的应用。与传统的Ｆｒｅｅｍａｎ链码相比,本文的方法是基于数字化点阵图象的无失真编码。根据图象中直线段长度的统计特性选择码长,以使编码压缩率为最高。理论分析和实验结果证明,本方法优于已有的方法并易于工程图纸的图象存储和在绘图仪上的输出。     

一种有效的基于Freeman链码的拐角检测法

拐角检测在模式识别和机器视觉中有重要作用。本文提出了一种有效的用于检测和确定拐角位置的方法,它能显著地改善现有拐角检测法的性能。该算法基于Ｆｒｅｅｍａｎ链码,它包括三个步骤：（１）排除掉在一条直线上的非拐角点,同时提取出必是拐角的点。（２）估算剩下可疑点的曲率,把曲率大于一阈值的点做为可能的拐角点。（３）挑出每组临近可能拐角点中曲率最大的点为真实拐角点,将其它曲率较小的可能拐角点作为伪拐角点排除掉。实验结果表明本文提出的方法优于现有的拐角检测法,它能准确地检测出同被测对象相一致的拐角点。另外,该方法的处理速度也比现有的拐角检测法快。     

利用轮廓特征进行人头识别的方法

根据人头的特征,提出了基于区域轮廓特征的人头识别方法。详细描述了对预处理后的二值化图像进行去轮廓毛刺的方法,以防止轮廓提取时产生死循环。提出了一种提取区域轮廓的方法,并给出了其详细步骤。利用轮廓所包围区域的面积对人头进行初步筛查,然后利用圆形度进行人头识别。该方法实时性好,而且所需内存空间小。最后,用实验证明了这种方法的良好效果。     

基于改进RCE和RBF神经网络的静态手势识别

针对手势识别的手区域分割、手势特征提取和手势分类的三个过程,提出了一种新的静态手势识别方法。改进了传统的RCE神经网络用于手区域的分割,具有更高的运行速度和更强的抗噪能力。依Freeman链码方向提取手的边缘到掌心的距离作为手势的特征向量。将上一步得到的手势特征向量作为RBF神经网络的输入,进行网络的训练和分类。实验验证了该方法的有效性和可行性,并用其实现了人和仿人机器人的剪刀石头布的猜拳游戏。