基于梯度的区域生长和距离直方图的快速圆检测方法EI北大核心CSCD

针对基于Hough变换类圆检测算法所需设置参数较多和基于距离直方图的算法计算量大等问题,提出了一种基于梯度的区域生长和距离直方图的快速圆检测方法(GHC)。该算法通过利用梯度模值和方向进行区域生长的方法得到若干圆弧线段支撑区域;选取弧线段上的三个坐标点求解该圆弧段对应的圆心和半径并求解出正方形适应区域;将每条圆弧线段上的所有点向其适应区域内各坐标点进行投影并统计距离的累加值;综合全图距离直方图,精确地求解出图像中包含各圆的圆心和半径并进行完整度校验。通过实验表明,相比基于距离直方图的圆检测算法(HBCD)和随机Hough变换算法(RHT),该法对不同尺寸、完整度的单圆或多圆均有良好的检测效果,具有较强的稳健性和较小的空间、时间复杂度。     

一种实时检测遮挡阴影的算法

监控系统中,观测视场被遮挡,会导致显示的图像中存在遮挡阴影,影响对图像的进一步分析和处理.针对该问题,提出了一种实时检测遮挡阴影的算法.该算法基于图像序列的帧间运动特性对图像进行分区处理;利用图像子区域的灰度均值进行帧间预测,用来判断图像序列中被遮挡图像帧和可能的遮挡阴影区域;利用空域滤波器剔除误检区域,确定阴影区域.该算法实时性好,易于工程实现.     

中药口服液瓶可见异物移动检测系统研究

针对中药口服液中可见异物的检测为静态的自旋急停检测这一问题,提出了一种基于机器视觉的针对流水线上直线运动中的中药口服液瓶中可见异物的移动检查方法。此法为将停止不动的口服液瓶的自旋急停拍照检测,变为在药瓶水平方向运动的同时完成竖直方向上的自旋急停拍照检测。克服了连续拍摄图片中药瓶位置发生变化从而需要寻找药液区域的问题。基于改进的成像系统和机械系统,使待检测药瓶在边自旋急停边直线运动时完成杂质检测。检测基于改进的区域搜索方法,提出了先利用连续像素搜寻算法药液区域提高检测速度,再用前后三角形窗口算法判定药液区域提高检测精度,能快速抓取照片中位置发生变化的药液区域并利用差分法进行杂质检测。实验结果表明此算法可以快速有效的检测出异物,提高了检测速度。     

面向智能交通系统的运动车辆阴影检测

为了解决智能交通系统中运动车辆检测鲁棒性问题,分析了阴影产生的物理机制和运动投射阴影的视觉特性,提出一种新的阴影抑制方法.该方法首先采用帧间差分法获得运动车辆轮廓和运动阴影轮廓,然后应用霍特林变换消除RGB颜色分量的相关性,最后构造了一种阴影测度来进行运动车辆和阴影的检测.实验表明该方法能有效地抑制阴影并完整地分割出运...     

边缘双轮廓线阴影去除研究

为去除阴影对运动目标检测的影响,在传统基于颜色空间特性的阴影检测法基础上,综合边缘特征进行快速双轮廓阴影去除。通过前景物体的轮廓线形状特征及阴影与光源之间投影位置关系快速找到阴影定位点,在定位点附近轮廓线上结合灰度及颜色特性进行有针对性的搜索,找阴影与物体的交界点位置,标记为阴影的外轮廓线;根据外轮廓线长度和位置,求出S空间与之相对应内轮廓线,此时的外轮廓线包围阴影区域。最后,对该封闭的不规则阴影轮廓线进行基于像素点的校正和标记,并对物体反光面的自阴影进行H空间去除,得到更精确的去阴影效果。实验结果表明,该方法快速且有针对性的锁定阴影区域进行阴影去除,避免物体区域误检测,有较好的实时性和准确性。     

基于结构张量分析的弱小目标单帧检测

针对复杂场景图像由于背景边缘干扰和噪声导致弱小目标检测困难的问题,提出了一种基于结构张量分析的弱小目标单帧检测方法.利用结构张量对不同局部结构的表示特性,通过计算结构张量特征值矩阵和均值滤波得到点状和矩形状目标的结构张量响应图;采用高斯差分带通滤波器计算灰度差分图;通过归一化融合处理得到最终响应图;采用自适应阈值分割得到目标位置.采用该方法对天空、海面等多种场景的红外图像和可见光图像进行实验,并与典型方法对比,结果表明该方法能够有效地抑制背景干扰和噪声、快速且准确地检测目标.     

基于机器视觉的高速带钢孔洞检测系统

针对宝钢冷轧1420酸轧联合机组带钢孔洞缺陷在线检测需求，结合机组现场条件，自主开发了恶劣危险环境下的高速带钢孔洞检测系统。该系统以机器视觉技术为基础，配置高性能透射式照明光源和高速线扫描CCD图像传感器，能够获得高质量的带钢图像；系统检测软件采用快速高效的目标识别和边缘检测算法，可在30ms内完成1幅图像的处理计算，实时判定孔洞的存在与否，并将检测结果发送至服务器。系统采用C/S模式作为网络架构，实现检测数据在客户端和服务器之间的可靠传递。系统两年多的上线运行证明：该系统在冷轧机出口十分恶劣的环境条件下，可长期连续工作，准确高效地检出带钢孔洞缺陷，具有卓越的检测性能和良好的稳定性。     

图像序列的显著性目标区域检测方法

针对传统视觉显著性模型在自顶向下的任务指导和动态信息处理方面的不足,设计并实现了融入运动特征的视觉显著性模型。利用该模型提取了图像的静态特征和动态特征,静态特征的提取在图像的亮度、颜色和方向通道进行,运动特征的提取采用基于多尺度差分的特征提取方法实现,然后各通道分别通过滤波、差分得到显著图,在生成全局显著图时,提出多通道参数估计方法,计算图像感兴趣区域与眼动感兴趣区域的相似度,从而可在图像上准确定位目标位置。针对20组视频图像序列(每组50帧)进行了实验,结果表明:本文算法提取注意焦点即目标区域的平均相似度为0.87,使用本文算法能够根据不同任务情境,选择各特征通道的权重参数,从而可有效提高目标搜索的效率。     

基于机器视觉的西林瓶尺寸检测

在西林瓶生产过程中,尺寸是一项重要的产品质量判断标准,与传统的西林瓶尺寸人工检测方法相比,基于机器视觉的自动检测具有巨大优越性。为实现西林瓶尺寸的检测,提出了一种基于机器视觉的西林瓶尺寸检测方案,设计了系统的图像采集和背光源照明方案,通过中值滤波对图像进行去噪,利用对图像像素点的运算算法,对图像的灰度进行了校正变换,增强图像的对比度,采用Canny算子成功提取西林瓶边缘,在HALCON平台下实现了西林瓶尺寸测量。设定系统标定方法并选取15个2mL样品西林瓶进行测试,结果表明,该方法对西林瓶尺寸检测快速准确,边缘量化精度达到了亚像素级别,检测精度为0.02mm,满足西林瓶生产的参数测量精度要求,为工业生产产品尺寸的自动检测提供了一种有效的新途径。     

一种快速的单目移动相机下运动目标检测方法

从射影几何的角度分析了单目移动相机下场景运动矢量与摄像机运动之间的关系,基于摄像机光心坐标系,提出了一种快速极线估计算法.该算法中摄像机在此坐标系下永远静止,只有场景和运动目标在运动,将原来移动平台下运动目标检测的问题转换成静止平台下场景全局运动与运动目标独立运动的问题,并推导出光流约束的简洁形式.该算法框架能够根据KLT算法获得Harris角点光流场,并根据实际图像的运动场补偿摄像机的随机运动,同时在保证算法准确性与鲁棒性的前提下,与原来算法相比,计算速度提升了10倍左右.根据实际采集的图像序列进行了分析对比,真实的数据测试表明快速极线估计算法在保证算法准确性与鲁棒性的前提下,极大地降低了算法的计算量与计算时间,从而无需三维重建便可有效地解决单目移动摄像机下运动目标检测的问题.     

基于关键点的快速红外目标检测方法

针对红外探测系统对目标检测的实时性要求,提出了一种基于关键点的快速红外目标检测方法。以目标中心作为目标检测关键点,首先设计了轻量化的特征提取网络,之后结合红外目标较小的特点,利用不同层次特征的空间信息和语义信息设计了相应的特征融合网络,并最终实现目标类别、位置和尺寸信息的预测。在自建空中红外目标数据集上对模型进行了对比测试,与YOLOv3等经典检测模型相比,检测速度大幅提高,检测精度仅略有下降;与同类型快速检测模型Tiny-YOLOv3相比,在模型尺寸压缩至Tiny-YOLOv3尺寸的23.39%的情况下,检测精度提高了8.9%,在中央处理器(CPU)上运行的检测速度亦提高了13.9 ms/frame,检测性能显著提升,验证了方法的有效性。     

基于动态感受野的航拍图像目标检测算法

针对现有基于平视图像目标检测算法在航拍图像上检测精度不高的问题,提出一种具有动态感受野的单阶段目标检测算法。该算法采用SE-ResNeXt作为特征提取网络,在RetinaNet结构中添加bottom-up短连接通路和全局上下文上采样模块,增强了检测层特征的结构性和语义性。构造具有动态感受野的检测子网络,动态选取适当尺度的感受野特征进行目标检测。在实景航拍数据集上进行实验评测,并与相关算法作对比,结果表明改进算法在数据集上表现良好,性能指标具有明显提升,即使在光线昏暗、下视视角、斜下视视角和密集目标等场景图像中,也具有较好的检测效果。     

基于改进Census变换的多特征背景建模算法

针对视频图像易受噪声干扰和背景变化复杂的特点,改进传统Census变换特征值对中心像素的依赖问题,建立Census模板以保持Census变换对光线变化的稳健性。将改进后的Census变换特征值、图像像素值、更新频数、最近更新时间和动态指数等多种特征融合,建立了一种新的背景建模算法。利用帧间亮度差,自适应选择融合多种特征更新背景模型,依据动态指数衡量背景变化复杂程度,建立不同的更新规则,提升模型对光线突变和复杂场景处理的稳定性。经测试多组标准视频序列,本算法检测精度优于其他算法,有效改善了光线突变对前景目标提取的影响,提高了对光线突变和复杂场景的稳健性,减少了运动目标的孔洞和像素漂移产生的假前景。     

一种基于知识模型的红外目标检测方法

针对电厂冷却塔这类具有特殊建筑规范的典型目标,在分析目标红外特性与形状特性的基础上,提出了一种基于知识模型的红外目标检测方法.首先根据冷却塔目标的红外特性,提取图像的亮度、方向和局部熵特征,采用视觉注意模型提取红外图像中的显著区域,作为待检测目标的感兴趣区域;在此基础上,根据冷却塔目标的形状特性建立双曲线形状模型,在感兴趣区内进行结构特征边缘提取和形状模型拟合,构建相关判定准则检测出目标.在一组机载前视红外图像上的实验结果表明,该方法可以达到98.67％的查全率和93.97％的查准率,具有较好的目标检测效果.由于本文方法不需要基准图的参与,降低了对数据保障的要求,因此具有较大的实用性.     

区域分形与人工目标检测

自然背景下的人工目标检测和分割,一直是困扰模式识别和计算机视觉的难题.自然背景的复杂的纹理特征,以及其他一些因素的影响,使得人工目标的分割变得非常困难.在分水岭算法的基础上,提出了基于分形理论的区域分形特征的分析方法,对自然背景下的人工目标检测和分割进行了探讨. 关键词：     

基于机器视觉的布匹瑕疵在线检测

为实现图案布匹瑕疵在编织过程中的实时检测,提出一种通过区域差影自动分割瑕疵区域的检测方法。通过求取水平和竖直两方向距离叠加函数极值,并对极值做权重分析,精确求取纹理基元周期;根据所求纹理基元周期确定区域差影的区域大小,并对区域差影图像求取梯度,再进行标记分水岭分割,能够快速准确地分割出纹理瑕疵区域。实验结果表明:该算法能够准确地检测出纹理布匹瑕疵的位置,检测一帧用时200 ms,准确率均达98%以上,实时性强,检测精度高,满足工业现场要求。     

基于模型更新与快速重检测的长时目标跟踪

在目标遮挡、光线变化等复杂的跟踪环境下,现有相关滤波跟踪算法无法对目标进行长时间实时稳定跟踪。提出一种基于模型更新与快速重检测的长时跟踪算法。首先,在现有的目标定位与尺度变化的相关滤波跟踪算法基础上搭建长时目标跟踪的框架,提出加入模型监测更新机制,根据最大响应和平均峰响应相关能量值判别进入更新或重检测环节;然后,基于提取描述子特征的重检测方法,将提取特征的比特维数统一降到512进行优化,加快重检测速率。所提算法选取OTB-100中20个有代表性的序列进行测试,成功率评估均值为0.706,精确度评估均值为0.805,平均速度为48.5 frame/s;在自采集的数据集上平均准确率能达到87.65%,能够在尺度变化、遮挡等复杂情况下满足长时跟踪的准确性和实时性要求。     

基于机器视觉的放射治疗体位移动监测系统

针对分次放疗过程中患者的体位移动问题,设计实现了基于机器视觉的放射治疗体位移动监测系统。该系统将三台相机分别置于放射治疗床的两侧及床尾部的中上方,由红外LED提供主动照明,实时采集放疗过程中的图像。采用基于归一化互相关模板匹配算法对预先置于患者体膜两侧及中部的标记物进行实时跟踪。现场实验结果表明,该系统的测量平均误差为0.008 mm,标准差为0.028 mm,可用于在放射治疗过程中对患者微小体位移动的实时监测。