一种高效的三维轮廓曲线匹配算法

针对三维碎片自动拼接中的碎片匹配问题,提出一种高效的轮廓曲线匹配算法。用B-样条曲线表示三维空间曲线,并计算轮廓曲线上各个点的曲率、挠率和法矢,在匹配过程中,对轮廓特征点按其邻域曲面片进行分类,根据特征点类型标志及特征段之间的欧式距离对不同轮廓上的特征段进行相似性度量,再利用法矢对相似性较高的轮廓段进行可匹配性验证。实验结果证明该算法是稳定、高效的。     

一种新的二维开曲线匹配算法研究

在提取碎片轮廓的基础上,提出了一种基于相似变换下的新的尺寸不变为标示符的二维开曲线匹配方法。基本思想是首先以弧长的曲率绝对值的积分方法,通过对轮廓重采样来计算轮廓曲线上的特征点,特征点分曲线为若干段,然后特征段之间的Hausdorff距离来比较两曲线的段的相似性,当Hausdorff距离小于给定的容差时,可认为相应的轮廓是匹配的,实验证明算法更快有效。     

基于图像轮廓曲线的拐点检测算法

拐点是图像很重要的特征,包含图像的主要结构信息，拐点检测对图像配准、目标识别和三维重建等任务的处理都有着非常重要的作用。从研究轮廓上点的曲率出发，针对传统基于轮廓的拐点检测算法对噪声和局部变化敏感而造成检测结果不稳定的问题，提出一种间接反映轮廓曲率特性的方法，记为APTD(Accumulation of Point to Tangent Distance)。使用高斯函数对轮廓曲线进行平滑处理，轮廓上点的曲率越大则该点附近的点到该点处切线的距离也越大，根据这一思想，将轮廓上点附近支撑域内的点到该点所对应切线相对距离的累加和作为拐点的判别函数，从而实现轮廓拐点的检测。经由数学推导表明所提出的算法具有合理性和可行性，对比实验分析表明该算法精度高、运算量小、定位准确。     

基于改进几何活动轮廓模型的图像分割算法

针对传统几何活动轮廓（GAC）模型易出现边界泄露的缺陷,提出一个基于改进GAC模型的图像变速分割算法。该算法结合了图像边缘梯度信息和边缘角点坐标信息,通过改变演化曲线在角点及弱边界处的常量速度,避免活动轮廓曲线继续演化进入目标边界内,造成边界泄露和角点丢失现象,影响目标轮廓提取的准确性。实验结果表明：该算法可使演化曲线更加准确地停在目标边缘,并且在一定程度上减少了边界泄露问题。     

用HOUGH变换改进的曲率法识别平面轮廓图元

针对检测精度与检测速度两大指标,提出了用HOUGH变换改进的曲率法平面轮廓图元识别方法。开发了基于邻域值的轮廓点分类算法,采用曲率阈值法筛选轮廓点、投影高度法判别图元属性及分类轮廓点,构建了基于HOUGH变换的直线图元、圆弧图元分割与融合算法。对提出的方法分别进行了特征点检测精度与检测速度对比实验和特征点检测能力测试实验。实验结果表明,提出的方法图元识别准确、检测速度快、通用性好。     

基于链码技术的距离变换改进算法

论述了分水岭算法的原理及距离变换的具体过程。为了提高距离转换算法速度,提出了利用链码技术改进距离变换的算法。该方法利用链码技术能够准确跟踪目标物体边界的特点,按不同层次轮廓点灰度级递增的方式逐层对目标物体进行遍历,完成图像的距离转换,克服了形态学距离变换算法多次腐蚀、扫描图像,时间消耗较大的缺点。经过在木材细胞图像的分割过程中,同现有的距离变换算法比较证明,改进方法提高了距离变换速度,对提高图像分割的效率具有重要意义。     

结合轮廓与形状特征的仿射形状匹配

目的 针对仿射变换下形状匹配中存在的描述子对形状的描述能力不足,以及描述子计算耗时大的问题,改进基于所有图像点投影的方法,提出一种利用轮廓计算投影面积的仿射形状匹配算法。方法 该算法分为粗匹配和精匹配两个阶段。粗匹配阶段以CSS角点作为备选特征点,首先统计轮廓投影面积分布作为特征点描述子;然后利用动态规划蚁群算法匹配两幅图片公共特征点序列,并将匹配好的特征点序列记为对应的新特征点;最后采用该新特征点划分目标曲线,得到对应的轮廓曲线;这一阶段的目的是对形状的筛选以及寻找一致的轮廓特征点,同时完成轮廓曲线的划分。精匹配阶段,采用小波仿射不变描述子,对粗匹配阶段匹配代价最小的5%的目标进行对应曲线匹配,得到精匹配阶段的匹配代价,从而实现对仿射目标的识别;精匹配弥补了描述子对轮廓细节描述不足的问题。结果 算法的平均检索速度比传统基于形状投影分布描述子提高44.3%,在MPEG-7图像库上的检索效果为98.65%,在MPEG-7仿射图像库上的查准率与查全率综合评价指标比传统的基于形状投影分布描述子高3.1%,比形状上下文高25%。结论 本文算法匹配效果好,效率高,抗噪性强,解决了仿射描述子计算速度慢、描述能力不足的问题,能有效地应用于仿射形状匹配与检索领域。     

基于轮廓特征的平面鞋印自动识别算法的研究和实现*

提出了一种基于轮廓特征的平面鞋印自动识别算法,根据鞋印长度比任何一个部位的长度和宽度都长这一特点,找到距离最长的两轮廓点,算出由这两点确定的直线与水平方向轴所成夹角,根据此夹角将鞋印图像进行倾斜校正,然后自动提取鞋印轮廓九个特征,利用欧氏距离进行鞋印的相似性度量。实验结果表明运用该算法进行鞋印识别是很有效的。     

用改进的粒子群算法实现多模态刚性医学图像的配准

多模态医学图像的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用．提出了一种基于轮廓特征点和改进的粒子群优化算法((Particle Swarm Optimization，PSO))求解的配准方法．该方法首先用Canny算子提取图像的边缘，用ISODATA算法进行聚类分析提取出轮廓特征点，然后用两轮廓匹配点对的欧几里德距离平均值的极小值作为两个特征点对配准准则，并用改进的PSO算法求解配准所需的空间变换参数．实验证明；该方法配准精度能够达到亚像素级，能够避免陷入局部极小值而且速度得到明显改善，其应用于多模态医学图像的配准是可行的．     

基于区域信息主动轮廓模型的图像分割

图像分割是对图像进行后续处理的关键步骤之一,传统主动轮廓模型在目标图像背景较为复杂的情况下很难精确地进行图像分割。为了精确且快速地进行图像分割,以便更加有利地进行后续相关图像处理操作,在对传统主动轮廓模型进行相关研究的基础之上,提出一种基于区域信息主动轮廓模型的图像分割方法。将图像区域信息融入主动轮廓模型的能量函数中去,减弱了模型对图像区域信息突变所造成的图像误分割;改进该模型能量函数内外曲线的拟合中心,以此减少图像噪声点对拟合中心准确性的影响;利用信息熵改进曲线内外能量函数权重,以此提高曲线的演化速度。实验结果表明,与传统CV（Chan_Vese）模型等四种模型相比,该方法所分割的图像更加精确,且在算法分割效率上具有较明显的优势。     

基于改进Canny特征点的SIFT算法

在分析了传统SIFT算法的基础上,提出了一种基于改进Canny特征点的SIFT算法。该方法先用SIFT算法检测出候选关键点,再利用Canny边缘检测算法检测出图像的边缘点,通过比较生成的候选关键点和边缘点的坐标是否相等,从而判断是否去除候选关键点。实验结果表明,与传统SIFT算法比较,该方法可以有效地去除DOG算子生成的边缘响应点,进一步提高SIFT特征点的抗噪声能力,增强SIFT算法的稳定性。     

基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法

针对尺度不变的特征变换(SIFT)算法提取的特征点数目多、匹配耗时长、匹配精度不高等问题,提出了一种基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法。该算法利用SIFT算法提取待选特征点,同时用小波边缘检测提取图像边缘,建立特征点周围邻域的边缘特征,筛选出具有显著边缘特征的特征点,结合Shape-context算子和边缘特征形成特征描述向量,采用欧氏距离作为匹配度量函数对筛选出的特征点进行初步匹配,然后用随机一致性检验(RANSAC)算法消除误匹配点对。实验结果表明,该算法有效控制了特征点的数量,提高了特征点的质量,缩小了特征搜索空间,提高了特征匹配的效率。     

基于改进SURF的图像匹配算法

本文针对传统SURF (Speeded Up Robust Features)算法精度和速度较低的问题, 提出一种优化的图像匹配算法. 在特征点提取阶段引入局部二维熵来刻画特征点的独特性, 通过计算特征点的局部二维熵并设置合适的阈值来剔除一部分误点; 在匹配阶段用曼哈顿距离代替欧式距离, 并引入最近邻和次近邻的概念, 提取出模板图像中特征点与待匹配图像中特征点曼哈顿距离最近的前两个点, 如果最近的距离除以次近的距离得到的比值小于设定的阈值T, 则接受这一对匹配对, 以此减少错误匹配. 实验结果表明该算法优于传统算法, 精度和速度均有一定程度的提高.     

数学形态学在数字图像处理中的应用研究

传统边缘检测算法由于对噪声敏感,难以准确提取图像边缘,导致图像处理效果不佳.基于传统数学形态学算法中结构算子的方向性和尺寸几何的基础上进行算法改进.针对抗噪型碰撞腐蚀形态学边缘检测算子结构元素特征,采用不同大小结构元素组合来提取边缘特征,有效保证了图像细节的同时去掉较大噪声点.根据结构元素的方向性,利用同向结构元素图像的匹配来检测各边缘信息,确保不同向边缘信息的完整度.通过比较文本改进算法与传统的边缘检测算法对图像边缘检测效果表明:本文提出的改进算子在处理较大图像边缘检测时具有更快的检测速度,且图像边缘光滑,细节清晰,具备了更强的抗噪性能.     

基于实数结构元素的多角度边缘检测算法

由于传统的边缘提取方法如Sobel、Robert、Prewitt、Log和Canny等对噪声十分敏感,而基于传统数学形态学的边缘检测算法又不能很好地利用空间信息,很难对复杂边界进行有效的处理.本文提出基于实数结构元素的多角度边缘检测算法,该算法可以充分地反映空间距离以及各个角度对边缘检测的影响.最后通过实验说明该算法在复杂图像的边缘提取中不仅有很强的抗噪性,而且可以有效地提取图像边缘.     

基于快速归一化算法的拉伸距离动态跟踪测量

采用视频引伸计对试样进行轴向拉伸试验时,通过跟踪试样表面两根标线的移动来计算标线之间的距离变化,从而得到试样的拉伸变形。当拉伸时产生非拉伸方向的移动或夹具与试样打滑时,传统标线检测方法会丢失要跟踪的标线、或者偏离标线,引起测量误差。本文在测量材料微应变性能时,采用快速归一化互相关算法对标线进行跟踪,提出了1/8降采样方法来加快矩形框跟踪速度,达到跟踪的实时性要求。同时本文采用双曲正切函数拟合得到亚像素边缘点,在试样表面检测标线边缘,从而完成标线距离的测量。最后本文设计了软硬件系统。实验证明,本系统在保证测量实时性的前提下,实现了亚像素边缘检测。测量最大偏差不超过0.005 mm。     

改进的小波变换在中医舌象边缘检测中的研究

针对目前常见的边缘检测算法对噪声较为敏感,获取的边缘不够精细,且容易出现伪边缘或边缘重叠等情况,结合中医舌象的特点,在小波变换边缘检测算法的基础上提出了改进的小波变换边缘检测算法。该算法通过对图像每一行、列的边缘信息逐位算出相邻位差,并在位差的差值变化大小之间检测小波极值。实验结果证明,该方法能有效解决传统边缘检测算法对去除噪声和获取精细边缘之间的矛盾,使边缘重叠现象大为减少,从而获得了比较理想的边缘检测效果,为以后整个舌体区域的分割提取打下了良好的基础。     

基于EPF最大互相关配准的机械臂目标识别方法

针对工业机械臂在复杂背景下多目标并存识别问题,提出一种基于边缘势场函数最大互相关匹配算法。该算法引入边缘势场函数(edge potential function,EPF)理论计算目标图边缘点的势场函数,有效地利用了复杂结构中单边缘点的联合效用,并在特征点变换模型约束下采用最大互相关相似性度量完成同名控制点的建立与目标配准定位。仿真实验表明,该算法对因成像条件引起噪声旋转的复杂背景图像识别效果良好,精准度高于传统相关匹配算法。     

基于边缘几何特征的图像精确匹配方法

提出一组快速高精度计算切线斜率的五点公式，用以估计图像边缘曲线的角度特征，并利用角度直方图估计图像几何变换的旋转参数，实现具有大旋转差异图像间的粗匹配．在进行角度补偿后，利用灰度互相关判据搜索匹配点对，计算出几何变换参数，实现较高精度的旋转和平移校正，最后用松弛迭代法完成图像的精确匹配．与基于小波方向角特征的匹配方法相比，文中方法利用图像中主要的边缘信息实施匹配，具有较好的鲁捧性，可成功实现对各类具有较大相关程度图像间的精确匹配，对图形匹配也具有重要意义．     

基于极值约束的鞋底边缘立体匹配

为了提取鞋底边缘特征,提出了一种中间加光源的双目立体视觉测量方法,增大边缘内外的对比度。针对鞋头和鞋跟特征匹配,提出了基于极值约束的边缘立体匹配方法。该方法分三步：采用Canny算子提取左右图像的边缘;对鞋跟和鞋头部分的边缘点利用最小二乘三项式曲线拟合,求取边缘点上与曲线极值点最近的点作为极值特征点;利用长度均分法进行其他边缘点的匹配。对鞋底进行双目三维测量实验,结果表明,中间加光源可使得图像边缘清晰,便于边缘提取;提出的匹配方法获得的鞋底边缘三维数据完整、正确,有效地抑制了匹配错误。