基于链码的轮廓跟踪技术在二值图像中的应用

介绍了二值图像的轮廓跟踪算法．在轮廓跟踪过程中,首先用行扫描得到轮廓起点,然后采用链码跟踪技术,跟踪其轮廓,得到一个封闭的轮廓信息,接着转向下一个轮廓,一直到所有的轮廓跟踪完毕为止．它能够实现一次扫描,得到所有的轮廓信息,且最终轮廓信息以链码序列来存储．在以后的拟合过程中,能更方便地对链码序列进行处理,得到理想的轮廓信息．     

基于Snake模型的图像目标轮廓自动跟踪方法

针对实验数据像素灰度的分布特点，提出了一种对目标轮廓线进行有效和可靠的搜索和跟踪策略．由于数据中病变组织与其邻近组织像素灰度差别相对明显，首先通过来用一种改进的轮廓自动跟踪方法对目标轮廓进行跟踪，将得到的轮廓线经采样得到其离散控制点作为Snake轮廓搜索和跟踪算法的输入，既克服了Snake方法对初始轮廓线控制点分布的局限性，又避免了采用单一轮廓跟踪方法跟踪目标轮廓线的不确定性，提高了分割病变组织的速度和准确性，此方法具有较高实用意义。     

基于圆形特征点的非线性相机标定方法

针对高精度标定板制作困难费用高的问题,提出了一种快速简易的相机标定方法。用数码相机对一张具有不同大小圆形特征点的标定表绕着光轴旋转拍摄几幅图像,利用亚像素边缘轮廓检测算法检测图像中的轮廓;采用最小二乘椭圆拟合方法得到亚像素椭圆中心坐标,用稳定的图像点与空间点的对应算法确定图像点与空间点的对应,计算过程中对所求参数进行了非线性优化。实验表明,重投影平均误差在0．2个像素以下,证明了该方法的可行性和较高的标定精度。     

基于链码的轮廓跟踪技术在二值图像中的应用

介绍了二值图像的轮廓跟踪算法,在轮廓跟踪过程中,首先用行扫描得到轮廓起点,然后采用链码跟踪技术,跟踪其轮廓,得到一个封闭的轮廓信息,一直到所有的轮廓跟踪完毕为止。它能够实现一次扫描,得到所有的轮廓信息,且最终轮廓信息以链码序列来存储。在以后的拟合过程中,能更方便地对链码序列进行处理,得到理想的轮廓信息。     

移动机器人级联超像素行人目标分割算法

针对移动机器人视觉应用中,复杂室内外环境下行人目标提取因背景干扰而导致主体轮廓失真的问题,提出一种基于超像素的级联式行人目标分割算法。利用超像素对目标边缘轮廓的吸附特性,第一级超像素在获取全局超像素区块的基础上,结合行人显著区域检测,计算第二级超像素区块的平均颜色距离和中心点空间位置距离相关度,从而获取行人目标轮廓的分割结果。仿真结果表明,该算法精确度与召回率统计平均为0.98,高于当下流行的其他显著目标分割算法,对行人目标检测分割性能具有良好效果,为行人目标跟踪等应用提供必要的预处理基础。     

一种复杂图像目标的分割与识别

研究受光照等因素影响的表面灰度随机变化的空中图像目标的分割与识别。提出了改进的多阈值八邻域像素比较边缘检测算法,对得到的边缘像素进行填充,并在跟踪过程中消除轮廓上的短枝及图像干扰,最后采用快速多边形近似算法,用多边形顶角及目标形状因子作为特征对目标进行识别。     

基于线性轮廓匹配的工程图识别算法研究

从线性分割工程图入手，提出了一种线性化的轮廓匹配方法．首先通过线性分割工程图的过程将相交的图素从交点处分离出来，消除工程图中的相交情况，获得独立的图素，然后利用一种无需检测和跟踪边缘像素的线性化轮廓匹配方法来识别独立的图素     

纱线毛羽特征参数提取算法研究

提出了用于对纱线毛羽特征参数提取的多区域轮廓跟踪算法,该算法是在链码法轮廓跟踪算法的基础上,对跟踪方向进行调整,并对已跟踪完成的纱线区域进行区域填充.实验表明,该算法不但可以对任意条纱线进行轮廓跟踪及特征提取,而且得到的边界曲线封闭连续,只有单像素宽,提高了特征提取的效率和精度.     

一种基于AER图像传感器的目标完整轮廓提取方法

为了获得完整的、单像素宽的目标物轮廓,提出了一种基于AER(Address-Event-Representation)图像传感器的Y事件生成算法.在AER 图像传感器中,轮廓事件的缺失可以大致分为水平和非水平缺失两部分.Y事件生成算法中采用了两类Y事件来分别修复这两部分的轮廓缺失.首先,对AER数据进行细化操作,以得到单像素的轮廓.然后,对于每一个ON或者OFF事件,判断其是否满足Y事件起点的条件.如果是Y事件的起点,按照专门设计的模板进行Y事件的生成.对于每一个新生成的Y事件,判断其是否满足终止条件,如果满足终止条件,则停止Y事件的生成.实验结果表明,对于不同方向的目标物轮廓,该算法都能100%的修复轮廓事件的缺 失,得到完整的、单像素宽的目标物轮廓.     

一种基于“弦”的边界跟踪算法

针对传统边界跟踪算法搜索范围较大、判断次数较多这一状况,在分析了游程编码方法的基础上提出了一种基于"弦"的边界跟踪算法。该算法以弦为搜索单位,不需要扫描所有边界点的八邻域。并且该算法在基于游程编码的连通域标记后可以直接进行轮廓提取,避免了传统边界跟踪算法在连通域标记后要先将连通域转换为光栅图像形式再提取轮廓的方式。实验结果表明,该算法相较于传统的边界跟踪算法,效率有了显著的提升。     

一种基于像素标记的二值图像区域围线追踪方法

在研究了多种二值图像连通区域围线追踪算法的基础上,提出了一种改进型的二值图像连通区域围线追踪算法。该算法在已有围线追踪算法的基础上,通过定义特定追踪方向,使得追踪过程始终按照逆时针或顺时针方向沿着连通区域边缘进行。在追踪过程中对像素点进行多次标记,通过在按照追踪方向确定的像素点基础上判断像素标记值来确定下一次待追踪像素点的选取。由于对像素点进行多次标记,有效区分了一次追踪像素点和二次追踪像素点,解决了追踪过程中出现的追踪间断现象,使得追踪结果呈现一条完整围线。实验结果表明,此方法可以快速有效地完成二值图像连通区域的围线追踪和提取。     

一种二值图像连通区域标记快速算法

由于处理时间和存储空间的限制,常规的区域标记算法往往无法满足实时图像处理的需要。针对这些不足,提出了一种新的二值图像区域标记快速算法。该算法通过结合轮廓跟踪技术,经过一次图像扫描即可完成所有连通区域的标记,避免了大多数改进算法都必须处理的标记冲突问题,此外,本算法不受所标记的区域的形状和面积的影响,能够准确标记任意形状的连通区域,表现出良好的鲁棒性。最后与现存的多种算法进行了比较,实验结果表明该算法是快速和高效的。     

二值图像连通域标记优化算法

在分析现有二值图像像素扫描连通域标记算法的基础上,提出像素扫描连通域标记优化算法。本算法具有速度快,算法简单,易于实现的特点,仅需两次扫描,即可实现像素的多目标标记。本算法将背景也作为目标加以标记,分两步扫描图像和临时连通域标号矩阵完成连通域的标记和合并,采用顺序存储结构存储和处理等价标号,算法速度快,节约内存。     

基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割

 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.     

菲涅耳全息图的数字再现方法比较

基于标量衍射理论和快速傅利叶变换,详细分析了菲涅耳衍射积分的三种计算机模拟算法,并将这三种算法运用到菲涅耳全息图的数字过程中.理论分析表明,在全息图的像素数、抽样间隔以及再现波长一定的情况下,按抽样对象的不同,菲涅耳衍射积分的计算机模拟算法可分为卷积法、角谱法、直接傅利叶变换法.通过对相位函数局域空间频率的分析,给出了判定算法适用范围的特征再现距离,并分析得出,再现距离大于特征再现距离时,适合用卷积法;小于特征再现距离时,适合采用角谱法;等于特征再现距离时三种方法都适用.     

基于STL的快速分层处理软件的研发

分析了影响分层处理效率的主要因素,提出了基于三角形面片特征的快速排序算法、轮廓线快速生成算法和快速分层算法,并在此基础上开发了基于STL模型的快速分层处理软件.大量实际应用结果表明,该软件高效、稳定、可靠.     

一种基于GPU加速的图像颜色传递算法

针对图像颜色传递典型算法Reinhard算法需对图像中的所有像素进行遍历搜索处理,计算量大、运算速度较慢这一问题,提出了一种基于GPU加速的图像颜色传递算法;利用可编程图形处理单元GPU并行计算和高速浮点计算特性,将Reinhard运算过程转化为GPU中的纹理图像渲染过程,使得Reinhard算法在GPU中加速执行.颜色传递效果对比结果表明,在取得较好的颜色传递效果的同时,该算法计算速度大大提高,且对大尺寸图像提速性能更好.     

A Smart Mathematic Morphology Method for Recognition and Understanding of Airfield

0Introduction Recognitionandunderstandingoftargetsisaverysignificantbutdifficulttaskinthefieldofcomputervisionandartificialintelli gence.Sometypicalstructuralobjectssuchas airfields,bridgesandothersareoftenrequiredtobedetectedandrecognizedinautomatictar g…     

环形向量非局部SAR图像降噪算法

提出一种基于环形向量的非局部SAR图像降噪算法.根据像素点的主方向提取环形向量,计算环形向量各自的特征向量.基于特征向量计算相似度权重,该方法的时间复杂度明显优于NL-Means的矩形模板匹配算法,且相似点匹配具有旋转不变性.通过仿真实验验证了该算法的计算速度和旋转不变性能,匹配效果明显优于NL-Means,降噪结果的峰值信噪比和结构相似度优于BM3D、BLS-GSM等主流降噪算法.     

一种新的连通域标记算法

提出一种新的连通域标记算法.与其它适合硬件实现的算法相比,增加了虚警剔除部分,并将一维数组和游程码的结构结合成二维数组的形式进行操作,使新算法在速度、资源占用率、性能上更有优势.算法的Matlab和现场可编程门阵列(FPGA)仿真结果表明,新算法可以完备记录标记和参数信息;应用于要求快速得到准确参数信息的工程时,相比较其他算法,时间减少约50%,且控制逻辑的复杂性减小.