基于边缘检测的SAR图像平行线特征提取算法

针对传统平行线定义的局限性,本文提出了一种平行线对模型,并以该模型为核心,设计了一种基于边缘检测的SAR(SyntheticAperture Radar,SAR)图像平行线特征提取算法.在图像经过滤波预处理后,首先采用具有恒虚警特性的ROEWA(Ratio of Exponentially Weighted Averages,ROEWA)算子得到边缘检测图,再利用提出的平行线基元提取算法进行检测,最后基于启发式连接的思想连接断点.实验结果表明,该算法能有效地提取SAR图像中的平行线性结构,可以进一步应用于道路网、机场跑道、河流等大型组合线性目标的自动识别中.     

基于HT的显微视觉亚像素定位算法

根据显微图像的几何特点，提出了基于HT（Hough Transform）十字显微图像亚像素定位算法（SLACHT）和基于HT近似圆显微图像亚像素定位算法（SLARHT），对显微图像特征中的直线和近似圆的亚像素定位做了深入的研究。通过与经典直线HT定位算法和经典随机HT圆定位算法进行实验对比，验证了该定位算法的优越性；通过与Matlab中的直线HT定位算法和圆HT定位算法进行实验对比，验证了该算法的可靠性。大量实验表明，该算法的定位精度优于0．01像素，具有运行速度快、鲁棒性强的特点。     

基于Radon变换的图像角点角度提取算法

针对现有角点检测算法只提取图像角点位置而无法提取角点角度的缺陷,本文在SUSAN角点检测算法的基础上,提出基于Radon变换的图像角点角度提取算法.该算法首先利用SUSAN算子检测候选角点,然后得到候选角点子邻域图像,对其进行角点角度可测量性判定,对满足可测量性的角点子邻域图像中每个像素点进行梯度映射后,利用Radon变换提取角点边缘直线,最后利用坐标几何关系提取角度.并针对Radon变换无法检测直线起始点导致角点角度提取时存在二值歧义性的缺陷,本文借鉴USAN思想,把同值核引入到角度提取中,从而实现了对角度的正确提取.该算法实现简单,实验结果证明了其有效性.     

基于敏感区域多结构元素形态学边缘检测算法

在边缘检测算法的应用中,很难同时兼顾图像处理效果和处理速度,为此,提出了一种新的边缘检测算法,将边缘处理集中在感兴趣的图像区域中.该算法利用梯度算子获得图像中的敏感区域,再构造多种结构元素,结合形态学梯度和OTSU分割法检测敏感区域的边缘.应用于沥青路面裂缝图像检测,实验结果表明,与其它边缘检测算法相比,该算法不仅具有很好的边缘提取能力,而且具有很强的抗噪能力.在保证处理效果的同时,也保证了处理速度,有很高的实用性和推广性.     

基于SUSAN和Hough变换的直线边缘亚像素定位方法

提出了一种基于SUSAN算法和Hough变换的直线边缘亚像素定位方法.在该方法中,给出了SUSAN算法模板选择的依据,同时定义了直线边缘响应函数并引入加权Hough变换.首先,利用直线边缘响应函数对直线边缘进行提取;然后对具有响应值的灰度点进行Hough变换并将该响应值作为权值记入参数空间累加器,得到粗定位;在粗定位的基础上对映射区进行局部细化,并对区域内点进行拟合,最终得到直线边缘精定位.实验证明:直线边缘定位精度可达0.3 pixels,同时为解析曲线亚像素定位提供了一种新的思路.     

人眼微动机制实时红外图像边缘提取

图像边缘特征提取是视频跟踪和目标提取的关键步骤,其性能和处理时间直接影响了后续图像处理的性能及视觉系统的整体响应时间.本文研究了一种基于人眼固视微动的实时图像边缘提取算法,针对算法具有边缘识别能力强,但运算量大的特点.通过采用并行处理结构及流水线技术在FPGA内实现了该算法,试验结果说明该算法在FPGA内实现具有与视频流同步的实时性,并且边缘提取的效果很好.在图像目标实时跟踪系统中应用,极大提高了目标的跟踪精度和稳定性.     

时空联合的红外运动目标提取算法

针对红外图像对比度差、边缘模糊的特点,提出了一种基于时空联合的红外序列图像目标提取的新方法.算法充分利用了红外目标的亮度特征、背景信息以及运动信息.时域分割中通过建立帧差图像背景的高斯分布模型,采用变化检测模板来确定红外目标约束区域.然后,构造图像像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵并约束到传统的模糊聚类算法中,空域分割则利用该模糊聚类来对目标约束区域进行有效分割.最后将时空分割结果融合便能实现最终的红外目标提取.实验结果表明,该方法简单有效,能准确提取动态场景中的红外目标.     

基于区域邻接图的立体视觉边缘匹配算法

针对自然场景轮廓边缘的立体匹配问题,提出了基于区域邻接图的快速匹配算法.首先利用分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘.基于由全局到局部、自上而下的分层匹配思想,匹配过程分为两步:第一步将轮廓边缘按其所属区域进行分组作为匹配基元进行匹配,匹配过程中根据边缘所属区域的位置,尺寸和灰度特征建立区域约束,并在边缘特征角点的引导下,按照区域邻接图采用类似区域生长的匹配策略实现边缘匹配,区域约束大大减少了边缘特征匹配的搜索空间、优化了匹配顺序.第二步则根据边缘匹配结果,以已匹配的边缘特征角点为基准点,在其引导下实现其他边缘点的快速立体匹配.实验结果表明,该算法匹配正确率能达到93%以上,是一种快速有效的立体匹配算法.     

基于改进Hough变换的纸塑复合袋视觉定位算法

目的 为快速精确获取纸塑复合袋纠偏过程中的位置偏移和倾角信息,提出一种基于改进Hough变换的纸塑复合袋视觉定位算法.方法 首先通过大津法对平台上的纸塑复合袋图像进行分割,去除皮带部分;然后利用基于方差的差异化滤波方法对纸塑复合袋图像进行降噪处理,突出复合袋图像边缘;最后运用Canny算子获取纸塑复合袋边缘点,利用改进的Hough变换算法对纸塑复合袋4条边线进行直线提取,求解纸塑复合袋的中心位置和倾角.结果 改进算法在直线提取精度和耗时2个方面均优于传统Hough变换算法,获取纸塑复合袋位置和倾角只需0.335 s,耗时减少了76％.结论 改进算法的耗时满足纠偏定位要求.     

模糊几何特征及其在人造目标检测中的应用

提出具有模糊测度的几何基元特征的人造目标检测方法。根据相交直线段所组合构成的几何基元夹角的模糊测度,将单纯的几何基元特征扩展为模糊几何特征。应用方向算子检测图像边缘,并把边缘拟合成直线段集合;直线段集合扩展成几何基元集合,并根据所定义的模糊隶属函数,用几何基元的夹角构造成基元线段的隶属度列表;通过判断每个子区域内所有线段隶属度之和的最大值定位人造目标。检测自然背景下人造目标的实验表明,该方法检测率高达97％,整个算法的时间复杂度为O（n^2）,并有很好的稳定性且易硬件实现。     

基于凸包的椭圆检测方法

用于检测曲线的Hough变换及其改进方法都不同程度存在运算速度慢、需要大量的储存空间等缺点,因此本文利用椭圆的几何性质降低检测的时间及空间需求,提出了用凸包的方法和Pascal定理来进行椭圆检测.首先从边缘点中随机挑选六个点,进行凸包检测,并将此六点排序;然后利用Pascal定理来判断此六点是否来自同一个椭圆,随后利用拟合得方法求出候选椭圆参数,最后利用包含凸包的最小矩形内的边缘点对超过阈值的累加参数进行验证.实验结果表明,文中算法能快速检测图中的单个或者多个椭圆,并且在具有噪声的情况下,与改进的随机Hough变换算法相比,其检测速度快一倍左右.     

基于RHT-LSM直线检测方法的研究

本文结合随机Hough变换(RHT)抗噪声能力强与最小二乘法(LSM)拟合精度高的特性,提出了一种基于随机Hough变换与最小二乘法进行直线检测的方法.该方法能用于背景噪声较强,直线存在一定弯曲的图像,检测精度高.首先,用随机Hough变换确定直线的大致位置,得到直线参量和数量;然后,利用所得直线参数,计算图像中的点到直线的距离,根据距离,可以确定每条直线附近的点集,剔除干扰点和噪声;最后,用最小二乘法对点集中的各点进行拟合,得到精确的直线参量.把该方法应用于列车动态识别中的制动梁检测,得到了良好的效果.     

基于改进的Hough变换缸套内面网纹夹角检测

目的缸套内面网纹角是影响缸套性能的重要参数,为了在生产过程中快速准确检测出网纹角参数,剔除不合格产品,研究基于改进的Hough变换缸套内面网纹夹角检测方法。方法确定缸套图像的预处理算法,增强图像网纹特征,滤除次要信息;确定基于Canny算子的网纹特征边缘分割方法;确定基于改进的Hough变换网纹直线特征提取方法,通过计算提取直线夹角的平均值得到缸套网纹角值。结果试验表明,基于改进的Hough变换网纹角检测结果与进口仪器检测结果相比,平均误差为1.54%,检测精度高。结论提出的检测算法可准确识别缸套内表面网纹角,能很好地代替传统人工复膜检测和昂贵的进口检测仪器,满足工业现场自动检测的需要,提高了检测的效率和精度,降低了检测成本。     

Recognition for 3‐D objects based on the determination of the position and the orientation from a noisy single perspective view

Abstract

Recognizing 3‐D objects from 2‐D images has been an important area of research in computer vision. In this paper, an efficient method is developed to determine the position and the orientation of a 3‐D polyhedron in a noisy image. This method assumes that the direction of a straight line on an image can be determined from noisy data. A set of linear equations are used to determine the orientation of an object. In cases where there are not enough straight lines of an image presented, the constraint equations can be introduced and the iterative process is applied. However the iterative process is simple and the divergence is not a problem. After the orientation is determined, the straight lines, corresponding to the visible edges of the object, are used to determine the intersection points. From the intersections and the corresponding corners of the polyhedron, another set of linear equations are used to obtain the position of the object.

If the sum of the perpendicular distances, between the endpoints of the image projection of each model line and the corresponding image line, divided by the number of end‐points is less than a threshold, then the matching process is passed. It is shown, in this paper, that we cannot distinguish between geometrically similar objects without texture analysis from a single perspective view. Thus, the threshold, ?_i , which is determined by a scheme developed here, of model i is used to check whether the candidate model is accepted. Finally, all the concepts, presented in this paper, are illustrated through several examples given in this paper.     

角度的图像测量法

为提高角度测量的精度、速度以及扩大角度测量方法的应用领域，提出一种采用基于计算机视觉的图像测量技术进行角度测量的方法。通过对采集到的被测工件图像进行边缘检测、细化处理和霍夫变换，从而确定出其角度。实验结果表明，角度的图像测量法在测量精度、速度、抗噪声等方面具有很大的优势。     

自适应聚类Hough变换及地震断层检测

针对现有基于Hough变换的地震断层检测方法只能检测单个断层,不能准确检测多个断层的不足,提出了一种基于自适应聚类Hough变换的地震断层检测方法。该方法首先对预处理后的地震相干图像进行边缘检测并对边缘图像进行Hough变换以检测出边缘图像中的线段,然后根据倾斜角和位置信息对线段进行自适应聚类以获得更完整的线段,最后根据初始地震图像对完整线段中的各点进行调整以获得准确、平滑的断层。为验证该方法的有效性,在实际地震图像上进行了对比实验。实验结果表明,该方法可正确检测地震图像中的多个断层,正确率达到90%以上,与现有方法相比,峰值信噪比提高了约10%。     

基于Hough变换和清零法的缸套内面网纹角检测

目的 发动机缸套内面网纹角直接影响到发动机的性能,为了高效准确地检测出内纹角,舍弃残次品,拟研究网纹夹角的检测方法。方法 采用邻域运算和自适应中值滤波对网纹图像进行图像增强,达到去除噪声和保留细节的双重效果;然后对其进行边缘分割处理,得到边界分明的边缘图像;再对其进行二值化,以减少Hough变化所用时间;最后提出一种基于Hough变换与清零法相结合的直线提取算法,并根据提取的直线特征计算网纹角。结果 实验结果表明,基于所提算法检测出来的夹角,对比传统方法和国外通用的仪器,平均检测误差降低为0.43%。结论 所提算法具有夹角误差小、准确度高、用时少等优点,能代替昂贵的进口仪器。所提算法在直线检测和包装条形码领域有较好的应用价值。