成捆特钢棒材端面字符识别算法研究

为实现特钢棒材生产信息的全流程可追溯,分析特钢棒材生产环境及形状特点,采用基于双标志点的标记方案进行标记并利用机器视觉技术实现成捆特钢端面字符的识别。首先,采用Hough变换将成捆特钢棒材端面图像分割成单根;其次,采用基于小波变换的图像增强算法完成单根特钢棒材端面图像的增强;再次,将MSER算法和边缘检测算法相结合完成单根特钢棒材字符区域的检测,并基于投影法完成字符的分割;最后,通过创建和训练SVM分类器完成每一根特钢棒材端面字符识别,并将成捆特钢棒材端面字符识别结果输出保存。结果表明,新算法可以满足成捆特钢棒材生产过程中字符识别要求,字符识别准确率可达到97.35%。新算法将Hough变换、基于小波变换的图像增强算法、MSER算法、边缘检测算法、投影法及SVM分类器等算法融合到特钢棒材端面字符识别过程中,为特钢棒材生产过程中的信息获取、信息传递及信息追溯的技术实现提供了参考。     

棒材端面图像的阈值分割算法

采用几种常用的阈值分割算法以及一种最大类间方差法的推广方法对棒材端面图像进行分割,将其分为目标区域和背景区域两部分,通过比较得出对棒材端面图像最有效的阈值分割算法。实验结果表明,迭代法和最大类间方差法的推广方法对图像的分割效果较好。     

棒材端面图像的阈值分割算法

采用几种常用的阈值分割算法以及一种最大类间方差法的推广方法对棒材端面图像进行分割,将其分为目标区域和背景区域两部分,通过比较得出对棒材端面图像最有效的阈值分割算法。实验结果表明,迭代法和最大类间方差法的推广方法对图像的分割效果较好。     

基于融合技术的棒材定支数图像识别

棒材成捆时的定支数包装是个一直没有得到很好解决的问题,为此文章提出了一种基于融合技术的图像识别方案。该方案首先用CCD采集棒材定支包装时的端面图像,然后用阈值化和基于边界的方法对图像进行初始分割,最后进行融合、去粘连及计数。实验结果表明该方案有利于计数准确性的提高。     

一种基于距离变换的标记分水岭棒材断面图像计数法

本文采用粒度测定法实现棒材断面图像中等效半径的估计,首先通过距离变换结合形态学分水岭算法将各断面隔离到子图像内,再由局部最佳阈值自适应分割法对各分块子图像细分割;其次采用基于距离变换的标记分水岭算法实现棒材特别是粘连棒材的分离,并对误标记区域剔除校正;最后对棒材断面内过分割区域进行融合。实验表明:对不同半径的棒材断面图像,该法具有良好的自适应性,实现较准确的计数。     

实时高速棒材图像的识别与跟踪

针对高速生产线上棒材计数困难的问题,使用线扫描相机采集运动棒材图像,利用Blob分析算法识别出棒材端面的质心坐标,并计算其面积大小;利用图像帧间数据联系开发出一种启发式跟踪方法跟踪棒材端面运动.在实验室环境下,开发出高速实时棒材识别与跟踪的硬件与软件系统.首先搭建了硬件平台,确定了硬件的系统参数,而后基于Visual ...     

基于边界归类的新闻视频故事分割算法

为有效组织和浏览新闻视频,提出了一种基于边界归类的新闻视频故事分割算法.该算法视镜头边界为候选故事边界,并定义新闻基本处理单元划分新闻视频.算法分为新闻基本处理单元的获取和新闻基本处理单元分析两部分.前者采用镜头分割和镜头标定对原始视频进行合理划分,获取基本处理单元边界,有效缩小故事边界判定范围;后者对基本处理单元内的字幕文本进行分析,实现了字幕文本分类和主题字幕相似性比较,并结合静音特征,从音视频两方面判定故事边界,得到最终的分割结果.实验结果表明,该算法能有效描述新闻故事边界,准确分割新闻故事单元,实现对新闻视频的语义划分,为新闻视频检索、导航等应用提供前期辅助.     

基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法

提出了一种基于曲率和活动轮廓模型的重叠细胞分割算法,用于解决重叠细胞显微图像边界难以自动分离的问题.该算法使用Otsu算法和形态学滤波得到重叠细胞整体轮廓,并根据其曲率信息来定位细胞边界接触点,再采用活动轮廓模型分割得到重叠区域轮廓,最后结合边界接触点信息将其与整体轮廓拼接得到单个细胞轮廓.实验结果表明,算法实现了重叠细胞的分割,分割得到的细胞完整度高,且算法具有一定的鲁棒性,表明该算法用于重叠细胞的分割是可行、有效的.     

双目视觉的原木径级快速检测算法

针对成捆原木自动化检尺中原木端面径级检测的关键问题,采用双目立体视觉及图像分割的原理,完成原木径级的快速三维测量.根据原木的直方图特征,提出基于最大熵阈值分割的区域标识算法,设定动态阈值,实现对原木端面与背景的精确分割.将提取的左右图像中原木端面边缘,借助ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点检测方法,与极线几何理论相结合完成原木边缘的快速立体匹配,得到三维坐标.此外以成捆原木为检测对象,进行原木边缘图像的最小二乘法椭圆拟合,确定原木端面长、短径参数.实验结果表明:该算法能够在10s内完成原木径级的检测,测量误差在2mm内.     

基于机器视觉棒材复检计数系统

在棒材的生产过程中,为了减轻工人劳动强度,提高生产效率,采用非接触式方法对棒材进行复检计数.利用工业CCD对棒材端面进行拍摄,通过数字图像处理技术对图像进行中值滤波、二值化、BLOB处理,提取棒材端面特征并计数.     

一种改进的粘连颗粒图像分割算法

针对颗粒图像分割中产生过分割、欠分割及粘连区域存在孔洞从而导致分割不理想的情况,提出了一种改进算法.该算法在基于边界跟踪的分割算法的基础上,采用根据真实欧氏距离所提取的局部极大值点信息对分割策略进行控制,以减少过分割、欠分割的产生,同时对含有孔洞的粘连区域增加内边界跟踪处理.实验结果表明,算法获得了更好的分割效果.     

博士生导师简介

又有实用价值.2扫描-生长算法的流程框图及应用举例为实现二维场的扫描-生长算法,本文开发了C++源程序,其流程框图如图1所示.图1全局虚拟圆分割流程图为验证扫描-生长算法,已实现了多种二维场的圆形分割,现举例如下.例1在无界场计算中,其场域位于场域边界之外,它的全局虚拟圆分割过程如图2所示.例2在单连域内部场计算中,其场域位于场域边界之内,它的全局虚拟圆分割如图3所示.例3在多连域内部场计算中,其场域位于场域的外边界之内和内边界之外,它的全局虚拟圆分割如图4所示.(a)场域边界(b)构造外接矩形扫描区(c)生成第1个全局虚拟圆(d)生成…     

一种改进的分水岭人脑MR图像分割方法

针对传统分水岭算法分割图像后存在的细节不准确问题,提出了一种改进的分水岭算法.此算法将传统分水岭算法和概率相结合,通过有序队列来实现边界的计算,从而得到分水岭.实验证明,这种算法得到的结果更加准确,对人脑MR图像病灶区的分割非常重要.     

基于颜色信息与区域生长的图像分割新算法

提出了一种新的结合了颜色特征与区域生长的彩色图像分割算法B-JSEG.该算法是在彩色图像分割的JSEG算法和边缘检测中的方向算子的基础上实现的.根据已有算法的缺陷,利用新的参数描述纹理颜色信息,并通过区域增长和合并来获得最后的分割结果.由于在JSEG算法中加入了方向算子,同时考虑了区域的相似性和边界的非连续性,减少了过分割.大量图像的实验结果表明,所提出的算法具有很好的鲁棒性,比JSEG算法更符合人类的视觉感知.     

基于改进的Graph Cut算法的羊体图像分割

针对羊体图像复杂背景、不均匀光照且含有大量噪声等特点,提出一种融合多尺度分水岭的改进Graph Cut分割模型.引入多尺度分水岭对图像进行预分割,将基于像素级的Graph Cut算法转化为基于区域的算法以提高分割的效率.通过标记前景和背景种子点,利用模糊C均值算法实现前景和背景区域聚类.将多尺度分水岭分割的区域作为图割的顶点,以Lazy Snapping为框架计算图的边界项和数据项,并构造能量函数,通过最大流/最小割算法求解能量函数的最小值,从而实现图像分割.通过使用不同的分割算法进行实验比较,结果表明改进的算法在准确性和高效性方面都具有很好的性能.     

水平集理论在磁共振脑图像分割中的模型研究

灰度不均匀性常出现在医学图像中,给图像分割问题带来很大困扰.为了提高鲁棒性,可在分割模型中引入各种先验知识,例如形状和灰度分布信息.而传统的引入先验知识的分割算法,如神经网络算法,仍存在许多问题,包括数据计算量大和边界不连续等.为了解决这些问题,提出了一种基于水平集理论的分割算法.利用局部区域的灰度信息定义能量函数,然后根据能量函数的最小化机制引导水平集曲线进化并最终收敛到目标边界.在仿真实验中,将局域化的水平集算法与传统的自组织映射神经网络算法进行比较.结果表明,所得到的算法在鲁棒去噪和目标边界的连续性方面效果更佳.     

一种改进的均值偏移算法及其应用

针对道路分割中遇到的问题,对均值偏移算法进行了改进,给出了它在道路分割中的应用.改进的均值偏移算法对原始图像进行了特征空间变换.整个道路分割算法融合了改进的均值偏移算法、相邻帧之间的场景变化信息和车体运动信息.该方法克服了在道路有分叉及道路边界方向特殊时由于建立简化的道路模型而带来的问题.与用未改进的均值偏移算法及其它分割方法得到的分割结果相比,该方法得到的道路边界准确,可靠性高,划分出了车辆能安全通行的路面部分.     

基于改进GAC模型的二值水平集前列腺超声图像自动分割算法

提出了一种基于改进测地线主动轮廓(geodesic active contour,GAC)的自动分割算法.首先通过结合径向浅浮槽和区域填充算法得到滤波后图像的大致轮廓,然后通过构造基于区域信息的符号压力函数代替边界停止函数,并且加入了基于边界梯度信息的能量项,有效地克服了弱边界的问题.该模型用二值水平集方法实现,使算法的稳定性更高,计算量大大降低.对前列腺直肠超声图像的实验结果表明:本算法迭代收敛速度快,有效避免了边界泄露问题.     

基于明暗度分类和改进二分法的车牌字符分割

车牌字符分割易受到车牌倾斜及边界、杂点的干扰,致使复杂条件下的车牌图像分割准确率不高,针对该缺点提出一种鲁棒性强的分割算法。在车牌预处理阶段进行图像明暗度分类及灰度图增强,以此为基础进行倾斜校正及上下边界定位;在字符切分阶段采用改进二分法进行分割,之后对1,2,6,7四个字符实现了边界精确定位。实验表明,该算法实时性较好,能够有效克服车牌对比度不高、模糊、粘连和倾斜的缺点。     

基于AOS算法的彩色图像测地活动轮廓模型的改进与实现

测地活动轮廓模型作为一种图像分割方法,具有许多优点,但其数值实现较为复杂.本文首先讨论了测地活动轮廓模型及其AOS算法,其次将该算法应用于彩色图像的轮廓提取,并提出了一个改进的边界检测方法,最后给出了AOS算法的一个具体实现.实验结果表明,改进的边界检测方法与已有的方法相比,在效率上和效果上有较大提高,而结合AOS算法后,在算法效率上又有了进一步的提升.