一种基于感知编组的边缘直线段检测方法

直线段特征是数字图像中的重要信息,具有丰富的语义.直线段提取方法的优劣直接影响到高层次图像处理的效果.针对当前直线段提取方法中存在的直线断裂问题,改进现有算法,提出一种基于假设验证的稳健的、高准确度的直线编组算法.该算法从几何相似和纹理相似性两个方面对直线段进行约束,如果满足条件,则假设分裂的直线段属于同一条直线,而后在断裂区域进行二次边缘直线提取,并验证所提取的新直线与原有断裂直线段是否属于同一直线.本算法在一定程度上能够避免直线编组中通常存在的错连与漏连问题,通过对航空影像的试验验证了该方法的有效性.     

快速判别直线段与圆位置关系的算法研究

提出了一种直线段相对于圆形区域位置关系的快速判别方法，该算法首先利用圆心到直线段所在直线的距离以及从圆心向直线段所引的垂直射线，判别直线段与圆的位置关系，在确定直线段与圆有交点的情况下，用旋转矢量法求解交点，该算法引进的主射线、主矢量等概念思路新颖，在判断线段完全可见或完全不可见方面，计算量小，效率很高。     

三维激光扫描拟合平面自动提取算法

在对现有的点云数据分割和拟合算法进行深入研究的基础上,指出现有算法的不足.充分利用扫描线数据自身固有的特点,提出了新的算法.对RANSAC算法进行了改进,改进后的算法既具有较好的抗差性能,又在计算效率上较现有的抗差算法有了较大的提高,且能够得到更准确的提取结果和更合理的扫描点分隔归属.提出了平面拟合计算过程中拟合直线段端点的定权算法,解决了现有算法中由于拟合直线段端点权重不同无法直接参与平面拟合计算的问题.提出了完整的细碎平面剔除规则.实例证明,利用该算法能够取得较好的点云数据拟合平面自动提取结果.     

一种新的区域奇偶校验填充算法

描述了一个新的区域奇偶校验填充算法.该算法按行扫描方式,利用差分技术提取扫描线上区域边界的内外端点,并确定相应直线段是否属于边界区域的内部段,再以划线方式填充,从而克服了奇偶校验法不能直接应用于粗边界区域和离散分布的多边界区域的填充缺点.     

一种基于方向导数的边缘直线检测算法

基于方向导数序列的概念提出一种新的边缘直线检测算法.在检测过程中,将边缘图像视为三维空间的曲面,对各个边缘点求各个方向的方向导数序列,然后由方向导数序列的取值判断确定出直线段.通过分析和编程试验证明了其算法对直线段的检测有效.     

直线的分段绘制算法

斜率属于[0,1]的光栅直线由一组水平线段组成,各线段的长度与直线斜率的倒数密切相关.本文分析了水平线段的组成规律,设计了一个新的直线绘制算法.如果直线较长并且斜率较小,那么新算法比Bresenham算法更有效率.     

AutoCAD中首尾相连线段转换为多段线方法的研究

基于Visual C#语言及ActiveX Automation技术,研究AutoCAD中首尾相连线段转换为多段线的方法 .首先读取首尾相连线段集的端点,然后将读取到的端点即多段线的节点存入数组中,最后调用ActiveX Automation中现有的函数生成多段线.实验证明该方法能够成功地将多组首尾相连线段转换成一条或几条多段线,比Auto-CAD中PE命令简单方便,且具有更好的执行效率.     

基于Shi-Tomasi角点验证的线段提取算法优化方法

针对现有的线段提取算法在图像中的天空、阴影、玻璃以及地板等模糊区域提取出较多的无意义线段的问题，提出了一种基于Shi-Tomasi角点验证的线段提取算法优化方法(ST-Lines算法):首先，使用经典线段提取算法进行线段提取；然后，采用Shi-Tomasi角点检测算法提取角点，并利用滑动窗口对所得的角点进行非极大值抑制；最后，根据线段长度、线段端点圆形框内的角点分布情况以及K最近邻算法对每条线段进行有无意义验证，尽可能多地剔除无意义线段。并利用YorkUrban线段数据集，对ST-Lines算法与原线段提取方法进行测试对比。对比结果表明:ST-Lines算法在平均准确率、F-score、平均线段长度上有所提高，且降低了平均线段数量。     

符合国家标准工程图中两直线点画线相交算法

基于国家标准,图形中心线的线型是细点画线,2条点画线相交,应是线段交接。文章提出了一种算法,该算法为任意地输入2条相交点画线4个端点的坐标,根据设定的原则,计算出点画线的线段长度,绘制2条相交在线段处的点画线。该算法用于计算机绘制工程图,使绘制出的工程图符合国家标准,适用于对称及非对称图形中两直线点画线相交作图。     

一种鲁棒的消失点估计算法

该文提出了一种在复杂的道路环境图片中估计消失点的算法。通过先验信息分析消失点在图片中的候选区域,去除大量的干扰直线段,再用哈夫变换将候选直线段投影到参数空间,并结合直线段的长度使用加权最小中值二乘法来求解消失点的位置。实验中使用多种复杂场景的图片测试算法的可靠性,结果表明该文算法相对传统算法具有更高的消失点精度和鲁棒性。     

基于内侧轮廓模型的粒子滤波轮廓跟踪

为了提高复杂环境下轮廓跟踪的鲁棒性,提出了一种基于内侧轮廓模型的粒子滤波轮廓跟踪算法.① 在轮廓采样点的法线上利用Canny算子得到轮廓法线方向的梯度信息;② 用该法线的内侧部分构建局部颜色信息,并使之与梯度信息结合,形成一个新的一维法线观测似然;③ 用所有内侧法线构建一幅全局内侧颜色直方图;④ 将梯度信息、局部颜色信息和全局颜色信息3种特征进行有效融合,形成一个新的多特征融合观测模型.实验结果表明,在复杂环境下,该算法能够较好地实现对复杂的非封闭轮廓的鲁棒跟踪.     

基于多视图像序列跟踪的SAR地面运动目标检测

为基于合成孔径雷达(SAR)检测地面切向运动目标,提出基于多视图像序列跟踪的检测方法。在SAR多视图像序列上,具有切向速度的地面运动目标在子视图像间的位移轨迹可近似为一条斜线。该算法利用具有方向性约束的动态规划实现动目标在SAR多视图像序列上的轨迹跟踪,进而沿散焦轨迹作非相干积累可显著改善微弱目标检测性能。基于跟踪信息可实现动目标切向速度估计和解Doppler模糊。基于实测机载SAR数据的数值实验证明了该方法的有效性。     

一种基于密度和网格的高效聚类算法(英文)

聚类已成为数据挖掘的主要方法之一,能够帮助人们在大量的数据中发现隐藏信息。目前最具典型的密度聚类算法是DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise),它能够在空间数据库中很好地发现任意形状的簇并有效地处理噪声,但是它的计算复杂度相对较大。因此,采用划分数据集和聚簇合并方法,提出了一种基于密度和网格的高效聚类算法DGCA,并通过人工合成数据集和真实数据集对该聚类算法进行理论验证。实验结果表明该算法在效率性能和质量方面比DBSCAN都得到了提高。     

基于多尺度小波变换的图像边缘检测

图像边缘是图像中的重要信息,为了检测图像中的边缘信息,提出了一种基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法．该算法充分利用了图像边缘在多尺度下的信息,首先选用二次B样条小波对原始图像进行多尺度小波分解,提取出图像中的高频信息,包括真实的图像边缘和噪声,然后根据图像边缘和噪声在不同尺度下具有不同的传递性,抑制噪声分量,保留图像边缘分量．实验结果表明,该算法获得了较好的图像边缘检测效果．     

一种鲁棒的非平坦路面车道线检测算法

提出了一种鲁棒的非平坦路面车道线检测算法. 给出一种简单的逆透视变换方法,该方法不依赖于摄像机参数,计算简便. 基于法向车道线模型研究了车道线的线特征提取方法,结合线特征的方向特性和强度信息,提出了改进的Hough变换车道线直线检测方法,有效提高了检测的鲁棒性和计算速度. 利用检测出的直线对车道线进行精确定位,采用加权最小二乘曲线拟合方法完整地提取出图像中的车道线. 实验证明,算法在弯道和非平坦路面上都能准确地提取出车道线,具有较强的鲁棒性.      

利用对称动态轮廓模型自动检测图像最优镶嵌线

提出利用对称动态轮廓模型方法自动检测多景影像的最优镶嵌线。该方法将影像间色彩相似性和纹理相似性、公式化为动态轮廓线的能量函数。利用这种方法能够自动找到一条影像表面色调和纹理差异更小的镶嵌线,在轮廓线的选取和迭代过程中,结合了影像亮度和纹理差异的信息,检测出的镶嵌线优于仅用影像的梯度信息检测出的镶嵌线。研究以两景相邻影像自动寻找镶嵌线为例进行了实验,取得了良好的效果。     

基于ARM嵌入式系统的空闲车位检测方法

针对室外停车场,给出一种摄像头检测空车位的方案。基于最大后验概率的意义,将车位状态组合问题转变为最短网络路径的求解,给出了求解该网络最短路径的快速算法。通过内嵌ARM11系统的智能摄像头进行图像拍摄和车位检测算法的快速运算,实时检测车位状态,然后,把检测结果传送到服务器。基于C/S网络模型,用户可以从计算机终端和液晶屏观察和查询车位信息。实验表明,该系统可以方便地用于准确检测空闲车位,同时,实现停车场的信息管理。     

基于多分辨率的广告视频文本定位

广告视频中的文本定位是视频广告探测系统的一部分,为了能够更加精确地定位出广告的边界位置,可以在视频广告探测系统中引入文本信息作为一种判断的依据。文章对原有的基于边缘特征多次投影分析的文本定位方法进行改进,提出了一种基于多分辨率的广告视频文本定位算法,实验表明该算法对于广告文本的定位效果较好,并为广告边界位置的定位提供了辅助信息。     

基于多通道融合和极线约束的道路检测与定位

计算机双目视觉道路检测及定位在实现无人运动平台自主导航中具有重要意义.根据双目摄像机系统模型,提出基于多通道阈值融合的车道线检测方法,融合车道线边缘和色彩信息进行图像阈值分割,采用透视变换和自适应动态滑窗法提取车道线像素,采用最小二乘法拟合道路模型并依据极线约束关系进行定位,投影至SLAM地图中.实验结果表明,算法在光照变化、阴影遮挡等场景中均能精确检测车道线,将车道线信息投影至三维地图可以有效地将车道信息与地图信息进行融合,提高了道路感知能力.      

基于UKF的室内移动机器人定位问题

定位是移动机器人必须具备的基本要求,在室内环境中,物体大多是多边形,因此可由线段进行描述,由激光传感器获取环境信息,采用哈夫变换对激光数据进行分簇,最小二乘法拟合线段特征,并建立里程计模型和观测模型;在传统的EKF定位算法中,线性化处理会导致计算精度下降,甚至造成滤波器的不稳定,且推导Jacobian矩阵比较困难;为了克服EKF的缺点,文章采用UKF算法将里程计数据和激光传感器数据进行融合,无需进行线性化处理,可获得高精度的移动机器人的位姿;通过实验,验证了基于UKF的定位算法在定位的精确性上优于传统的EKF定位算法。