光学图像中的抛物线目标特征检测方法研究

针对光学图像中的抛物线目标特征检测问题,提出一种基于最小二乘法的抛物线检测方法。采用Canny边缘检测算子进行边缘提取,对提取到的边缘点采用最小二乘法确定抛物线方程的系数,通过对二次曲线施加抛物线约束,使得算法不需要经过迭代就能得到最优解,并对抛物线方程进行坐标变换推导,计算出抛物线的参数。仿真数据实验和实际图像的实验表明:该算法能够检测到光学图像中的抛物线目标特征,各个参数的计算精度均在98%以上。     

基于LiDAR点云的单棵树木提取方法研究

森林资源作为人类赖以生存的自然资源,是地球上最重要的资源之一,而衡量森林资源的指标不再局限于对森林面积的测量,准确的森林单木信息的获取对于进一步评估森林生态系统的生物物理过程及生物量估算具有重要意义。目前,对单棵树木的信息提取已成为森林精确遥感的热点之一。对基于LiDAR点云数据的植被信息提取的研究大多集中在对成片的林地信息提取,而激光雷达数据对单木冠形边缘的刻画能力受林分密度的影响较大。针对单木信息提取的研究并不多见或算法不足的现状,利用激光雷达点云数据,进行了单棵树提取方法的研究。基于圆检测的理论,检测局部极值点,计算其他点到中心点的距离,通过聚类,提取了单棵树的位置、树高及胸径信息。采用吉林省长春市城区林区的LiDAR点云数据进行了自动提取的实验,并利用同区的航空影像进行了检验;实验结果表明,该方法具有较好的实用价值与普适性,单木提取的精度可达到90%以上。     

基于多特征和FCM的图像边缘检测方法

提出了一种新的基于多特征和FCM的边缘检测算法.该方法根据边缘点附近灰度分布特点构造了多个反映边缘特性的特征分量,并利用输入图像提取该组特征分量,组成一个反映图像边缘特征的数据集.用FCM聚类算法将该数据集分为两类,即边缘点数据和非边缘点数据,实现边缘检测.该方法无需确定阈值,对弱边缘检测较敏感,在特征的选取上充分考虑了边缘和噪声的本质区别,因而具有优异的抗噪性能.     

一种改进的SUSAN角点提取方法

针对基本SUSAN算法存在漏检测、处理速度慢以及容易产生伪角点等问题,提出了一种改进的SUSAN角点提取算法。首先对图像的像素点按边缘点、内部点和背景点进行分类,在此基础上只对边缘点进行SUSAN算法处理,然后检查已经提取到的所有角点,剔除同一区域范围内的伪角点,从而实现对大部分角点的快速、准确提取。实验结果表明,该算法的运算速度比改进前提高约一倍,能够较准确地检测到目标角点。     

实时提取直线参数的两步算法

跑道直线参数的实时提取是反机场子弹末敏器进行末端修正的前提条件。提出了实时提取直线参数的两步法:通过采用Sobel算子细化边缘的方法来提取图像中的边缘点,计算边缘点的梯度方向直方图,确定最大的响应方向,即跑道的法线方向,同时将梯度方向不在最大响应方向的边缘点剔除;在确定了跑道方向之后,通过采用一维参数的Hough变换法来把跑道的直线参数提取出来。试验结果表明,在保证精度的情况下两步直线提取法计算量小,在DSP芯片上运行,其处理帧频可达到50帧/s,满足了实际的作战要求。     

真实场景下视频运动目标自动提取方法

视频运动目标跟踪逐渐成为研究热点并应用到军事民用等领域,为了能够从真实场景中快速准确地提取视频跟踪单运动目标或多运动目标,提出了一种新的运动目标自动提取方法。首先通过自适应阈值获得滤波后的相邻帧差值图像。其次,为了消除差值图像中噪声的影响,标记此二值图像的连通像素来检测出运动目标所在的区域,并与边缘检测出的空间信息结果比较得到运动目标模型。最后,将图像分成若干区域,在每个分区域内依次连接每个运动目标模型的最外围轮廓点,由此构成目标闭合轮廓。利用得到的连续边界,对运动目标进行提取。实验结果表明,该算法能够有效地自动提取速度不同的单运动目标,同时能够提取多运动目标。     

基于工业CT图像重构的网格模型的保特征简化方法

对基于工业CT图像重构的网格模型进行网格简化时,大多数现有网格模型简化算法会丢失特征,出现网格质量不好的问题。因此提出一种网格模型保特征简化方法,该方法用三角形折叠法对原始模型进行简化,当简化后模型的平均二面角角度误差达到允许误差后,再使用边折叠法对模型进行简化。在三角形折叠法中提出了利用被折叠三角形的法向量、各个顶点的高斯曲率及其在周边三角形上的投影确定该三角形的折叠点,利用局部体积误差与二面角角度误差的无因次化和确定折叠代价的方法;在边折叠法中提出了将二面角角度误差引入到二次误差测度(QEM)法的折叠代价中的改进QEM法。实验结果表明:与其他算法相比,该方法能够生成保特征、高质量、低几何误差的网格模型。     

基于双目视觉的薄壁零件变形量测量（英文）

针对薄壁零件变形量测量困难且过程繁琐的问题,提出了一种基于双目视觉的薄壁零件变形量测量方法 .对于零件表面变形量的测量,将具有基准坐标系标记点的刚性金属块安装在被测零件上,并在零件表面粘贴多个设计的编码标志点和彩色圆形定位点.利用彩色标记点分割出基准坐标系和编码标记点的有效图像区域,排除干扰图像特征.进行基准坐标系标记点和编码标记点的识别和检测,利用设计的角点结构实现标记点圆心的精确定位,并计算得到测量点的三维坐标.在基准坐标系下,通过计算零件变形前后表面关键点的三维坐标变化得到工件表面变形量.对于零件边缘变形,采用改进Canny边缘检测算法提取零件边缘的有效轮廓信息,并利用极线几何约束和灰度相似性对边缘特征进行了立体匹配和三维重建.薄壁零件变形量测量实验和测量精度验证实验表明该测量方法合理有效且测量精度满足要求.     

基于机器视觉的浮选气泡体积和表面积测量研究

受颗粒碰撞、机械搅拌等因素的影响,运动上升的浮选气泡会产生严重的偏转与形变。对此,提出一种用于测量气泡的体积和表面积的水平置位分割方法。建立了浮选工艺过程中运动气泡的观测系统,采集气泡图像。利用基于区域分割的边缘检测方法提取气泡边缘。针对重叠气泡,使用曲率尺度空间角点检测算法和方向链码标记凹点,以此分割重叠的轮廓,最小二乘拟合重建独立气泡的边缘。根据边缘计算气泡的偏转角度,自适应选取分割间隔。通过各分割部分的计算,累加得到气泡的体积和表面积。实验表明:所提取的边缘准确,不易受光照环境的影响。在不同搅拌速率条件下,测量气泡体积的平均误差与标准差分别为4.52%和0.057mm3。与其他方法相比,本文方法精度较高。     

基于线阵CCD像素数提取的高速运动目标形变测量方法研究

针对传统光学成像测量方法对高速运动目标成像帧频低、像质模糊,难以满足对目标形变高精度测量的缺点,提出一种基于线阵CCD像素数提取的高速运动目标形变测量方法。该方法利用线阵CCD高分辨率、高帧频等优势,通过提取线阵CCD输出目标强度——像素曲线斜率变化率最大点来获取目标所占像素数N的像素数提取方法,同时采用DMD模拟高速运动目标形变过程,配合基于线阵CCD像素数提取的高速运动目标形变测量方法进行形变测量实验验证。实验结果显示采用该方法对V=450 km/h的高速运动目标进行形变量测量时,可以满足目标形变测量偏差小于0.3 mm,标准差小于0.5 mm,相对误差最低0.01%。实现了高速运动目标形变量的准确测量,为高速磨损测试、高温形变测试、高压形态测试等奠定了基础。     

一种边缘和过渡区域相结合的红外目标提取方法

传统的基于过渡区域提取的目标分割算法存在噪声敏感问题,从而会影响到过渡区域提取的准确性。与可见光图像相比,红外图像特别是红外光谱图像,受到探测器无法消除的热噪声影响,传统的目标提取算法准确率普遍降低。此外,虽然通过边缘能够精确定位目标,但是无法获取目标完整边缘。而过渡区域的灰度分布特点是可以解决基于边缘的目标提取难题。因此为了提高目标提取的抗噪性和准确性,提出了一种将过渡区域提取与边缘检测结合的自适应红外目标提取方法。首先利用像元空间邻域信息构造密度,以此有效降低噪声影响和获取图像边缘信息。然后基于像元密度信息最大分离目标边缘与背景,得到有效边缘和过渡区域,进而以此生长出目标。将边缘与过渡区域结合,可以很好地抑制噪声,多幅复杂场景实验评估了该方法的抗噪性能,结果显示,提出的方法在噪声的干扰下能较好的提取目标。     

高能闪光照相中Sobel算子的边缘检测方法

 针对高能闪光照相中投影图像的特点,对数字图像处理中具有代表性的Sobel边缘检测算法进行了分析,发现该算法存在检测出的边缘粗和人为进行阈值的选取会造成边缘点的误判的缺点;为此提出了一种阈值确定方法和基于最大梯度的定位准则算法。改进的算法实测结果表明：该方法有效地解决了Sobel算子检测出的边缘过粗的问题,得到的边缘较细,定位精确,提高了边缘检测精度,可用于高能辐射照相中的边缘提取。     

一种基于梯度方向直方图的直线轮廓提取新方法

直线轮廓检测是计算机视觉领域中的一个基本问题。在靶场光测图像分析中,通过提取导弹、火箭等目标的直线轮廓,可以得到目标的三维姿态参量。提出了一种基于梯度方向直方图的直线轮廓提取新方法。梯度方向直方图被定义为具有相同梯度方向的图像点的梯度幅值之和。利用梯度方向直方图可以很方便地确定图像上边缘方向,根据此方向可在图像上搜索直线边缘的位置。由于同时利用了梯度的幅值和方向信息,所以该方法能自动地提取直线边缘而无需阈值。通过在实际图像中提取直线边缘,证明了该方法的有效性。     

基于Retinex彩色图像增强及其闭合区域提取的研究

提出了一种基于Retinex和闭合边缘提取的新方法.这一方法对于彩色遥感图像中存在的阴影区域得到了增强.首先将彩色遥感图像利用小尺度Retinex进行增强,再利用边缘检测的结果,编制程序提取原图像中阴影的区域,将用小尺度Retinex增强的图像中相应的像素替代原图像中阴影的区域.在实施闭合边缘提取过程中,提出了真断点与准断点判别法、“蝌蚪”状尾巴回退消除法等,确保所需要的闭合区域的提取.这一方法对于遥感图像中地物的半自动提取方面有着重要意义.     

基于线结构光的裂隙提取算法研究

在路面裂缝的检测中,传统人工检测的方法准确性低,效率低,且单目视觉技术无法准确获得深度信息,只能得到二维平面信息。基于此,文章引入了双目线结构光技术,提出了一种基于地面平均高度的三维裂缝提取算法,实现了裂缝的三维信息采集。算法提取图像中每列像素值中最低点为起点,向左右扩散形成一个边缘提取范围,计算该列边缘提取范围以外的像素平均值作为地面平均高度值,然后以最低点为中心开始遍历每个像素值,当左右两边像素超过地面平均高度值时,则确定两个像素点为裂缝边缘。整合所有列,实现整条裂缝边缘的提取。实验结果表明：文章提出的裂缝识别算法能够较为准确的对裂缝边缘进行提取,通过与Canny边缘提取算法对比,数据表明,文章算法在连续性上表现更好,本文算法的图像水平相关性数据总体都高于Canny边缘提取算法,平均提高了30%。     

不确定性边缘表示与提取的认知物理学方法

图像边缘检测是图像处理的一种重要技术, 其中不确定性表示与提取是关键问题之一. 在现有模拟物理学思想的相关方法基础之上, 提出了基于认知物理学的不确定性边缘表示与提取方法. 该方法利用数据场发现图像全局灰度认知, 构建图像灰度值空间到数据场势值空间的映射关系, 从场论的角度建立了可扩展的理论框架、统一了现有相关方法; 另一方面, 构造半升云模型建立云模型确定度的变化幅度与边缘像素表示与提取的内在关联关系, 最终在认知物理学核心理论的支持下实现图像不确定性边缘表示与提取. 所提出的方法时间耗费近似与图像尺寸成线性关系. 定性和定量的实验结果及分析表明, 该方法的分割效果较好, 性能稳定, 具有合理性和有效性. 关键词： 边缘检测 图像分割 云模型 数据场     

通过边缘修饰在非磁性石墨烯基单分子结中引入自旋的理论研究

在分子自旋电子学中,向非磁性的分子器件中注入自旋引起了广泛关注.在此提出一个新颖的策略,将磁性引入到与两个扶手椅形石墨烯纳米带电极耦合的单个苯分子器件中,即将这两个扶手椅形石墨烯纳米带电极的末端切割成锯齿形边缘的三角形石墨烯.利用第一性原理方法研究了分子结的自旋相关输运性质.结果表明,由于锯齿形边缘的三角形石墨烯向扶手椅形石墨烯纳米带电极和苯分子的自旋转移,导致锯齿形边缘三角形石墨烯的本征磁性减弱.有趣的是,虽然锯齿形边缘三角形石墨烯的本征磁性衰减了,但仍对分子结的自旋输运有显著的贡献.输运计算表明,在自旋平行构型下,可以获得较大的电流自旋极化率.然而,在自旋反平行构型下,电流的自旋极化率发生了反转.器件隧穿磁电阻的正负可以通过偏压来调控.这项工作提出了一个在新型分子自旋电子器件中设计和应用石墨烯纳米带的有趣方法.     

基于邻域贡献权值细化的圆心亚像素定位算法

针对传统的圆心算法过程复杂、定位精度受初始边缘提取效果影响较大等问题,提出了一种基于邻域贡献权值细化的圆心亚像素定位算法。首先引入邻域贡献权值系数,改进传统非极大值抑制法,细化边缘;然后在边缘点的梯度方向对灰度值进行高斯拟合,确定亚像素边缘位置;最后针对边缘突变点提出了基于随机抽样一致的最小二乘法来拟合圆心。实验结果表明,该算法具有较好的精度和稳定性,圆心的提取精度可以达到0.1个像素。     

一种测量无规则裂缝宽度的量化模型与实现

建立了一种测量无规则裂缝宽度的量化模型,提出了一种真伪裂缝区域分割新方法.该方法通过边缘检测并利用形态学膨胀运算,在待测裂缝的两侧边缘区域选取近似等量的目标像素和背景像素后,设置门限以自适应选取最佳分割阈值,提取出裂缝区域,进而提取裂缝的走势及边缘像素,用建立的量化模型,即可实现宽度测量.该测量方法能有效克服裂缝图像的噪音较大、裂缝不规则等弊端,去除裂缝图像的伪裂缝区域,测量结果的重复准确度在0.1 mm以内.实验结果表明,该方法有效地实现了裂缝宽度的准确测量,具有较强的适应性.     

基于DSP+FPGA的元器件焊接垂直度识别方法

为实现电路板上柱状元器件焊接垂直度的精准检测,设计了一款基于DSP+FPGA的垂直度识别系统。DSP承担核心算法任务,FPGA作为数据预处理单元,完成接口的逻辑、系统的互连以及数据通道。在硬件平台上嵌入了基于元器件形心配准的垂直度识别算法。首先对预处理的图像利用改进的Canny算法提取元器件的像素级边缘,并采用边缘跟踪算法去除噪点和干扰边缘并对元器件进行编号,在粗提取的边缘上用Zernike矩算法来精确定位元器件亚像素级边缘。在此基础上,提取元器件轮廓的最小外接矩形来修正边缘并得到每个元器件的形心坐标,最后根据形心的偏移距离来完成每个元器件垂直度的识别。实验结果表明,该垂直度识别系统的设计方案识别结果精度高,检测速度快,满足实时性要求,具有重要的实际工程意义。