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。     

基于模糊快速Hough变换的盘孔边界识别方法

为了快速准确地识别出某型航空发动机篦齿盘均压孔的边界,提出一种新的模糊快速Hough变换.利用局部梯度信息将检测圆所需的3D Hough变换转化为一个2D Hough变换检测圆心位置和一个1D Hough变换检测圆的半径.在检测圆心位置时,对2D参量空间进行多分辨率分级,通过迭代计算由粗到精逐步细化参量空间.采用模糊投票的方法来处理边缘像素位置和梯度方向的不确定性.通过实验对比了模糊快速Hough变换与标准Hough变换、随机Hough变换进行盘孔边界识别的效果,结果表明模糊快速Hough变换可以快速准确地识别出盘孔的边界,性能优于另外两种算法.     

一种新的激光光斑参数快速计算方法

提出了一种利用弦的特性快速提取激光光斑参数的二维Hough变换方法。基本步骤是在圆形光斑边缘图像上作两条交于边缘上一点且相互垂直并分别平行于坐标轴的弦,通过这两条弦与光斑圆心及半径的几何关系,求取光斑的中心坐标和半径。遍历所有边缘点,对参数空间二维中心坐标数组投票,最大值对应参数即为光斑中心坐标。分析一维归一化半径直方图,求得光斑半径。实验结果表明,与传统的Hough变换相比,该算法在运行时间和空间效率上都有很大提高,具有更强的实用意义及应用前景。     

印刷电路板圆孔光电图像的同心圆检测方法

为了有效地检测印刷电路板(PCB)圆孔光电图像同心圆的圆心与边缘,在Hough变换的基础上提出了一种新的同心圆检测方法。利用同心圆的几何特点对点Hough变换边缘点的点组选取方法和搜索点组的图像扫描方向进行了改进:首先由累加阵列确定同心圆的圆心,然后由圆心到各个有效边缘点距离的均值求出半径,从而检测出同心圆的圆心与边缘。对实际采集的PCB定位圆孔光电图像进行对比实验,在提高检测精度、降低内存空间、减少计算时间方面,该检测方法的优势明显。     

同心圆检测中的区域划分算法

针对在基于图像的高准确度测量领域中同心圆图像检测这一实际问题,分析并实验验证了Hough变换法的缺点和一般圆拟合法的不足,根据系统光轴与同心圆旋转对称轴重合的特点,提出对图像平面进行区域划分再应用圆拟合法检测的方法.建立了基于距离空间聚类和基于随机采样两种区域划分算法,并且给出了圆心初值误差的极限.通过实验仿真,证明了新算法简单高效和可靠,而基于随机采样的算法更适合于实时检测的应用.     

一种成像测量靶面同心圆的自适应检测算法

针对特殊环境下基于CCD成像的高准确度测量系统中,由于摄像机沿轴运动和绕轴旋转过程中其光学中心和靶面同心圆圆心不同心及同心圆图像的圆心在一定范围内随机变化而影响测量结果问题,提出了一套基于小范围内改进的Hough变换的共点直线检测快速算法、基于统计采样的同心圆分割区域自动划分算法、基于最小二乘拟合的同心圆参量高准确度检测算法.实现了对同心圆的自适应区域划分和高准确度检测.仿真和试验证明了该算法的有效性.     

基于CLAHE和开闭运算的绿色苹果图像分割

依据绿色苹果图像的自身特点,设计了一种分区域提取而后合并的图像分割方法。首先对图像进行限制对比度自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE),增大果实和背景的颜色差,而后获取R-B色差图像,得到以光常区域为主的区域;然后用CLAHE处理后的图像进行开闭运算,提取局部极大值,得到以高亮区域为主的区域;最后将两区域合并获得完整的果实目标区域。为了验证该方法的有效性,运用Hough算法检测圆,并用相对偏差、圆心相对误差及半径相对误差三个评价指标来定量评价。试验结果表明,提取区域与果实目标区域相比,顺光下,相对偏差、圆心和半径相对误差平均值分别为3.59%,4.76%和2.60%;逆光下,三个指标的平均值分别为10.77%、16.77%、11.49%。无论是顺光还是逆光都有很好的识别效果,能满足机器人采摘果实的精确定位的要求。     

基于特定感兴趣区采样的虹膜定位改进算法

从虹膜图像特点出发,以瞳孔形心为辅助点实现对虹膜图像特定感兴趣区采样.并且根据虹膜内外圆半径的生理特点设定Hough变换半径参量,依据虹膜内外圆近似同心圆来筛选与虹膜外圆最匹配的Hough变换结果.该算法在主动避开眼皮,睫毛干扰的同时又显著降低了Hough变换的计算量.通过对中科院自动化所CASIA虹膜数据库108组图像的虹膜定位测试结果表明,该方法平均定位时间0.83 s,定位准确率98.9%.     

根据边缘梯度方向的十字丝目标快速自动检测

根据图像中直线轮廓边缘点的灰度梯度方向一致的特性,提出了有向线段的概念并给出了限制性定义,将直线检测转化为有向线段的检测提高了检测精度和可靠性。将十字丝轮廓抽象成两组相交的有向线段,提出了一种基于随机Hough变换(RHT)的十字丝自动检测算法。实验结果表明该算法对十字丝目标的灰度、大小、形状变化具有鲁棒性,达到了十字丝目标的快速识别。     

基于空间矩的随机Hough变换检测直线

为解决随机Hough变换中无效采样和累积问题,研究了一种基于空间矩的随机Hough变换直线检测方法;利用空间矩方法进行随机采样并求取出参数空间点,将计算参数空间点的随机采样点减少到一个,最后利用随机Hough变换原理来确定真实直线;实验结果表明,基于空间矩的随机Hough变换直线检测方法相对于传统的随机Hough变换具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性得到了较大的提高。     

基于偏心光束法的离焦量探测装置及计算方法的改进

引入生物显微镜用于探测病理切片离焦量。针对反射光斑内部纹理缺陷、畸变严重的特殊情况,通过自适应中值滤波、基于Ostu算法的Canny边缘检测(去除非圆弧边缘部分)、畸变校正、最小二乘法拟合非完整圆等算法,直接计算光斑半径大小及离焦方向,建立光斑半径与离焦量的线性关系模型。实验结果表明,与传统的灰度重心法相比,离焦量计算方法抗噪性强、稳定性高,可大幅度地提高线性关系模型的范围及光斑半径、圆心位置的准确度。     

SF_6断路器气体压力表智能遥视研究

以压力表盘图像为对象,通过一种改进的Otsu阈值分割算法,在离差平方和约束条件基础上区分整体阈值,确定适应度函数,以选取最佳阈值,可避免因单一法排除边缘和噪声区域而遗漏部分目标和背景像素;Hough变换通过直线提取法确定指针与圆提取法定圆取圆心相结合,依据表盘指针经圆心原理较准确定位指针位置,保证了表盘指针识别和数值读取精确度。实验结果表明该智能遥视系统能够实时监测SF_6断路器表盘气压值,给出的改进Otsu阈值分割算法能较准确分割目标区域,基于角度识别指针数值方法读取误差保持在3%范围内。     

一种基于梯度的直线段检测算法

针对传统直线段检测算法计算量大、鲁棒性差的不足,本文提出了一种在数字图像中检测直线段的算法.图像梯度对于检测图像中的边缘结构具有重要意义,算法首先求取图像梯度的模值和方向;然后根据梯度模值伪排序结果采用梯度区域增长方法扩张方向一致的邻域像素,得到的连通像素区域作为直线段候选区域;最后用外接矩形描述候选区域,其长轴和短轴可作为直线段判定标准,满足判定标准的长轴就是所求的直线段,并用MATLAB对图像进行仿真实验.结果表明:本文算法耗时8.87 s检测出了108条直线段,与传统算法相比,不但耗时降低了17%,而且检测出的直线段增加了16%.     

基于改进的概率Hough变换的直线检测优化算法

针对概率Hough变换耗费大量内存以及直线端点搜索容易受到网状聚集点干扰的缺陷,提出一种基于概率的局部Hough变换优化算法。将边界分为有序和无序两类,前者通过随机抽取采样点并结合其相邻点进行直线搜索,后者采用在随机抽取点周围建立感兴趣区域并进行局部Hough变换,检测到直线后进行全局搜索并实时修正直线斜率,对因网状聚集点产生的错误直线采用间隔计数和限制总间隔长度的方法进行排除。使用500张图片进行实验验证,算法耗时均低于概率Hough变换耗时的1/3,且对网状聚集边界点的直线错检具有较高抵抗性,检测结果比概率Hough变换直线检测更加准确,内存消耗减少超过90%以上。     

基于人眼灰度分布特征的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别过程中的重要环节,定位速度和精度决定了整个虹膜识别系统的性能。提出了一种基于人眼灰度分布特征的虹膜定位算法,该算法利用形态学运算实现瞳孔圆心粗定位,采用划分区域求灰度均值隔项差值最大值的方法实现外圆半径的粗定位,并通过分层聚类的方法实现内外边界的精确定位。实验结果表明．与经典的虹膜定位算法如Wildes算法、Daugman算法相比,该算法定位结果更加准确,定位速度大幅度提高。     

红外点目标检测的小波变换方法研究

在对红外图像目标特性及背景特性分析的基础上,提出了基于小波变换高频子图像处理算法及基于小波变换的区域相关算法,着重解决当目标距离成像系统较远时的点目标检测问题.实验结果表明:将区域相关算法和图像局部区域阈值的自适应滤波检测技术相结合,可显著提高红外点目标检测概率,实现较远距离的点目标检测.     

基于统计分析方法的同步移相干涉图位置配准

使用同步移相干涉仪重建波前相位时,需要对移相干涉图进行准确的位置配准和目标区域确定以保证重建精度和相位解缠绕算法的成功实施。提出一种基于统计分析方法的圆形域同步移相干涉图位置配准技术,对一组包含不同相位分布的干涉图按照对应像素位置进行方差分布函数计算;利用最大组间方差法完成阈值分割,从而分离出干涉图像的背景与目标区域,通过梯度运算检测出目标区域的轮廓;利用改进Hough变换算法估计出各个轮廓的绝对位置和半径参数。数值仿真结果表明,当轮廓半径大于64pixel时,该方法的配准精度可以达到0.5pixel。通过建立自参考同步移相干涉仪对该方法的可靠性与实用性进行实验验证。     

L3+Cμ子探测器中宇宙线多μ事例的径迹寻找

描述了在L3+C实验的大型漂移室中基于组合Hough变换(CHT)的径迹寻找方法.针对宇宙线事例中μ子方向近似平行的特点,从径迹段的方向的直方图可估算出事例的主方向,从而大大优化寻找完整径迹的Hough变换.跨卦重建程序可高效率的重建多重度在50以下的宇宙线多μ事例     

运用圆的知识求解物理问题

应用数学工具解决物理问题是高考重点考查的能力之一,物理问题经常以圆作为背景来设置情境,充分运用圆的几何特性来解决物理问题,是数理结合的体现.1圆的几何特性平面上到定点的距离等于定长的点的集合叫做圆.定点称为圆心,定长称为半径.在平面直角坐标系中,以点O(a,b)为圆心,以r为半径的圆的标准     

基于RANSAC的空间圆拟合算法及其在机械手运动检测中的应用

为了实现对水下机械手运动范围的检测,研发了一套多目立体视觉测量系统。通过测量机械手末端空间运动轨迹,利用空间圆拟合算法可计算出被测关节的实际运动范围。对其中的核心算法空间圆拟合进行了研究。首先空间圆可看作是由一个平面与球体相交而成,其圆心必定在球体上任意两点连线的中垂面上,可基于空间向量的拟合方法推导出中垂面的方程,与拟合的空间平面联立即可求出空间圆方程,进而利用拟合出来的空间圆的圆心坐标求出圆半径。然后对实际测量过程中的错误跟踪点进行了分析,如果在空间圆拟合的过程中对错误跟踪点不加以去除,则会带来错误的拟合结果,从而会大大影响测量结果的正确性。最后提出了基于RANSAC(Random Sample Consensus)的空间圆拟合算法,它可以从一组包含错误点的测量数据集中通过迭代方式有效剔除粗大误差点,从而估计出数学模型的参数和正确的拟合结果。仿真测试及实际测量实验的结果表明,当粗大误差点所占总测量点数的比例小于20%时,所提出的算法可有效地剔除所有粗大误差点,很好地解决了机械手运动范围检测系统在实际工程应用中所遇到的问题。