数字城市中矩形建筑物区域的自动获取

为了缩小基于视频的数字城市三雏重建中建筑物特征点的提取匹配的搜索范围,需要对目标建筑物区域进行快速提取.以矩形建筑物为例,首先对预处理后的图像做Hough变换,获取直线段集合;然后,在分析建筑物轮廓线的相互位置关系时,利用提出的点密度和Hough空间中计数嚣的数值,筛选出直线段集合中能表现建筑物轮廓信息的直线段.实验结果表明,运用点密度能去除干扰线段,算法对建筑物上下轮廓和左右轮廓采用不同的提取策略,在由于拍摄角度而造成的建筑物畸变的情况下,能快速准确地提取出矩形建筑物区域.     

蝶类昆虫识别算法的研究与分析

提出利用边缘检测及角点提取来识别蝶类昆虫的方法.通过用四种边缘检测算子对鳞翅目蝴蝶进行边缘检测并作比较分析,从中找出鳞翅目昆虫边缘检测的最佳边缘检测算子,然后对边缘检测后的图像进行了角点提取特征信息,通过实验能够得到蝶类图像的特征,为下一步蝶类识别奠定了基础.     

基于改进Harris算法的航空影像自动配准算法

图像配准是图像融合、变化检测和图像镶嵌等的核心技术。本文提出了一种新的基于改进的Harris角点检测的自动配准算法,利用水平,垂直方向的梯度检验,提高了整个算法的运算速度,增加了自适应阈值的确定算法,提高了整个算法的鲁棒性,实现了航空影像间的自动配准。实验表明,该方法配准精度高,速度快,能够有效地对航空影像实现自动配准。     

基于有向面积的角点分类算法

在3维场景重构、运动估计、机器视觉等领域,不仅希望能检测出图像中的角点,而且还希望获得角点附近更多的信息,即能对角点进行进一步分类。为了能对图像中检测出的角点进行分类,提出了一种基于有向面积的角点分类方法,该方法首先采用基于协方差矩阵特征向量的小波变换角点检测原理检测出图像边缘上的角点;然后根据角点两侧的边缘信息定义了6种类型的角点;最后通过计算角点附近边缘上顺序排列的3个有向面积,实现对角点的分类。实验表明,基于有向面积的角点分类,具有较高的准确性。     

基于曲率尺度空间的角点检测图像匹配算法

随着计算机技术的发展,提出了优化图像匹配算法,能有效提高图像检测精度。笔者以依托曲率尺度空间的角点检测图像匹配算法为研究视角,在介绍其执行步骤的基础上,通过仿真实例验证其有效性。研究结果表明,这种算法能有效改进图像匹配过程中特征点过渡分离的不足之处,提升其匹配精度约为10%,说明这种算法具有推广应用的价值。     

基于轮廓尖锐度的图像角点检测算法

角点是图像轮廓线最重要的特征,为了准确而快速地检测角点,提出基于轮廓尖锐度的计算方法。该算法在多尺度空间中对轮廓曲线进行高斯平滑,在局部支撑区域内计算轮廓每一点的尖锐度,结合角点筛选规则确定角点。数学推导表明该算法具备合理性和可行性。实例分析表明其抗干扰性好、运算量小、定位准确。     

基于曲率尺度空间的角点检测图像匹配算法分析

计算机技术的发展下,优化提升图像匹配算法,可以提升图像检测精度。基于曲率尺度空间的角点检测图技术,优化设计图像匹配算法,基于曲率尺度空间的角点检测算法进行图像特征点的提取,归一化处理特征点,有助于提高图像匹配精度。利用该算法最终实现图像匹配需求,验证了算法的有效性,改进了图像匹配中特征点过度分离的弊端,提高了图像匹配检测的整体精度约10.0%。该算法发挥了积极应用价值,值得在实践应用中推广。     

一种随机角点检测算法

角点特征没有参数化的描述方式,无法应用传统的Hough变换转换到参数空间进行检测。文中提出一种MonteCarlo框架下的随机角点检测方法,不是在参数空间中求解,而是将角点检测转换为交点累积空间中寻找局部极值的问题。交点累积空间是根据角点实质是直线交点的特征提出的一种概念。文中证明了算法的思想,推导了算法的具体步骤。本算法具有各向同性,对图像的旋转是鲁棒的,且对噪声不敏感,并可有效地避免斜边上伪角点的影响。大量实验表明,与Harris算法、ShenWang算法、SIFT特征等算法相比较,该算法具有一定的优越性。     

基于SUSAN算法的图像配准

通过检测物体的特征点来完成两幅图像的配准。根据USAN区域的描述,采用简化了的SUSAN算法检测刚体的特征点,然后通过找到的特征点和刚体形状不变的特性采用特征点之间的几何关系来配准。实验的结果表明,在无旋转条件下的刚体图像配准中,该算法在特征点提取和图像配准过程中速度比较快。     

遥感图像波谱角并行分类算法

针对海量遥感数据处理提出了一种遥感图像波谱角并行分类算法.该算法是基于单机波谱角算法.针对其处理遥感图像数据速度慢、效果差、内存不足等缺点,提出了在集群环境下遥感图像波谱角并行分类算法的同步、互斥和负载均衡等策略,以及在多台设备上并行处理的方法.通过对算法的时间复杂度、加速比进行分析,并在集群环境下进行实例验证,将分类图像与知名软件ENVI进行对比,验证了算法的优越性和有效性.     

基于嘴巴特征点曲线拟合的哈欠检测

针对疲劳分析中哈欠检测具有嘴角点定位困难、嘴巴张开大小及持续时间因人而异的特点,提出一种基于嘴巴内轮廓角点检测与曲线拟合的哈欠检测方法。首先利用角点检测获取嘴巴内轮廓上的若干点,对这些点进行曲线拟合建立嘴唇内轮廓数学模型;然后再对张口度曲线进行时间维度的分析,对哈欠进行二次判决。实验结果表明,该方法不仅能够更精确地获取开口度的大小,而且还能够降低哈欠的误检率。     

随机Hough变换实现角点检测

为实现角点的有效检测,提高检测速度,提出一种基于随机 Hough变换的角点检测方法。利用随机 Hough变换求取出直线参数;根据角点在 Hough空间中的特征,利用反 Hough变换的反演原理对参数空间中的峰值进行反变换,定位图像空间中的直线交点;为避免虚假角点,将那些附近不包含任何边缘的交点删除,得到正确的角点。实验结果表明,该方法相对于 Harris算法和SUSAN具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性也有一定提高。     

基于业务流程的财务数据自动化分类系统设计

针对当前的财务数据分类系统误分率较高的问题,设计一种基于业务流程的财务数据自动化分类系统。该系统以财务数据分类算法为中心,在程序加载和交叉编译模式下,采用分布式云计算技术对采集到的财务数据进行融合处理,提取其高阶统计特征量;采用分组样本检验分析方法分析财务数据间的关联性,结合业务流程进行财务数据的属性分类识别;以业务流程的模糊聚类分布为中心矢量,采用分段检测方法实现财务数据的自动化分类;将上述过程采用程序加载方式移植到处理器终端,进行财务数据分类系统的交叉编译控制,实现财务数据的自动化分类系统的设计。仿真实验结果表明,采用该系统进行财务数据自动化分类的准确性较高、误分率较低,提高了财务数据的业务管理和分析能力。     

一种基于粗糙集文本自动分类的改进算法

自动文本分类的效果在很大程度上依赖于属性特征的选择。针对传统基于频率阈值过滤的特征选择方法会导致有效信息丢失,影响分类精度的不足,提出了一种基于粗糙集的文本自动分类算法。该方法对加权后的特征属性进行离散化,建立一个决策表;根据基于依赖度的属性重要度对决策表中条件属性进行适当的筛选;采用基于条件信息熵的启发式算法实现文本属性特征的约简。实验结果表明,该方法能约简大量冗余的特征属性,在不降低分类精度的同时,提高文本分类的运行效率。     

基于形态学结构元素建模的车道线检测算法

针对智能车辆辅助导航系统中车道线检测算法复杂、鲁棒性差的问题,提出了一种基于形态学结构元素建模的车道线检测算法。算法首先通过交变序列滤波器对原始图像进行滤波,然后利用具有车道模型特征的结构元素对预处理后的图像进行特定目标提取,再对提取出的车道左、右标识线进行外线判断运算以去除双边缘,将所得结果进行整合得到车道左右内侧边缘线,最后进行Hough变换标记车道线。实验表明,该算法简单、鲁棒性强,能准确地检测到车道标识线。     

利用神经网络的城区机载激光雷达点云分类算法

为了将神经网络应用于城区激光雷达点云数据分类,并针对大规模点云数据训练过程中计算量大、耗时长的问题,改进原有PointNet神经网络,加入了点云邻域特征的提取和分析,提出了一种新的点云分类算法。通过网格化聚类和重采样压缩原始点云数据量,提取多尺度邻域点云数据,利用改进PointNet完成对城区点云数据的分类,并用不同地区数据验证该分类算法。结果表明该算法分类效果良好,分类精度较高;数据训练过程中的计算量减少;能够对城区机载激光雷达数据实现有效分类。     

一种基于图像的水位自动测量新方法

河流的水位是非常重要的水文数据。提出了一种新的基于图像的水位自动测量算法,能够精确的检测和定位出水位线。该算法合理运用了形状校正、边缘检测、轮廓跟踪与分析、数字形态学、图像投影等图像处理技术,具有抗噪、抗光照不均、稳定可靠,实时性强、实现简单等优点。该算法实现的水位自动检测系统已经在工程上应用,长期实践表明它是稳定可靠的。     

基于OpenCV的输送带跑偏自动检测算法研究

为提高输送带跑偏检测方法的实时性和精度,结合OpenCV函数库的优点,提出了一种输送带跑偏自动检测算法。该算法利用CCD摄像机实时采集输送带视频流图像,并对图像进行预处理,然后使用改进的Canny边缘检测算法检测图像边缘,最后利用Hough直线变换提取输送带跑偏特征,通过输送带图像的几何特征来判断其是否跑偏,如跑偏则报警。实验结果表明,该算法简单有效,运算速度快,实现了输送带跑偏的自动检测。     

基于中点提取的椭圆检测算法

针对Hough变换检测椭圆时存在运算速度慢、需要大量储存空间的问题,提出一种快速的随机椭圆检测算法。该算法随机采样2点并搜索第3点,再利用椭圆极径性质求出椭圆中心坐标,接着通过坐标变换得到简化的椭圆方程,解方程组求出椭圆剩下的参数。在证据收集确认候选椭圆时,只选取椭圆外切矩形内的边缘点,同时利用特殊的累积记录函数对候选椭圆参数进行进一步判别。实验结果表明,该算法具有检测速度快、精度高、抗椭圆部分缺失的能力强等优点。     

基于熵和独特性的角点提取算法

针对角点提取在图像配准中的应用,利用图像窗口的互相关系数定义了邻域窗口的独特性,提出一种基于熵和独特性的角点提取算法.算法首先通过Canny算子提取图像边缘,然后通过计算边缘点所在圆形邻域的熵和独特性筛选出角点,并通过不断修正剩余候选角点的独特性达到输出角点分散分布的目的.通过与Harris算法及区域特征提取的Sift算法实验对比,表明该算法能够对角点准确提取、精确定位,具有较好的抗噪性和方向无关性,且提取的角点分散分布,尤其适用于图像配准,其局限性在于不具有尺度不变性.