一种基于边缘能量图的物体检测方法

物体的变形、边缘中断等因素通常对物体检测的结果影响很大。为了减小这些因素的影响,提出一种新的基于边缘能量图的物体检测方法。边缘能量图在一定程度上反映了物体的边缘出现的概率,便于计算并具有较好的鲁棒性。计算出图像的边缘图像,在此基础上分别计算出模型和测试图像的边缘能量图。基于多分辨率的滑动窗口,在图像中找出测试图像边缘能量图与模型边缘能量图最相似的区域。基于边缘能量图快速得到目标物体的轮廓。实验结果显示,该方法使用较快的计算速度得到了相对较高的检测率。     

基于双目视觉的边缘检测算法

提出了一种基于立体视觉的物体边缘检测的方法。先对立体图像对进行基于图割的立体匹配方法求取场景的视差图，然后再用Canny的边缘检测方法对视差图进行边缘检测。立体视觉方法有效解决了单目视觉检测方法中的一些难点，利用了物体在空间的深度信息，对复杂背景下的物体和具有复杂纹理物体的边缘检测有很高的鲁棒性。实验结果表明该边缘检测方法优于传统的单目视觉边缘检测方法。     

基于背景原型对比度的显著性物体检测

针对传统显著性模型在自然图像的显著性物体检测中存在的缺陷,提出了一种利用背景原型(background prototypes)进行对比的视觉关注模型,以实现显著性物体的检测与提取;传统显著性模型主要通过计算区域中心与四周区域差异性实现显著性检测,而自然场景中显著性区域和背景区域往往都存在较大差异,导致在复杂图像中难以获得理想检测效果;基于背景原型对比度的显著性物体检测方法在图像分割生成的超像素图基础上,选择距离图像中心较远的图像区域作为背景原型区域,通过计算图像中任意区域与这些背景原型区域的颜色对比度准确检测和提取图像中的显著性物体;实验结果表明,基于背景原型对比度的显著性模型可以更好地滤除杂乱背景,产生更稳定、准确的显著图,在准确率、召回率和F-measure等关键性能和直观视觉效果上均优于目前最先进的显著性模型,计算复杂度低,利于应用推广。     

基于能量最小化的肾脏计算断层扫描图像分割方法

随着成像技术的不断发展, 医学图像处理在计算机辅助诊断和病变管理中的重要作用日渐突出, 而计算断层扫描序列图像的肾脏组织分割是其中的关键步骤. 本文结合肾脏序列图像的连续性特征, 提出了一种基于活动轮廓和图割方法的能量最小化分割模型来自动分割肾脏组织. 根据相邻切片图像的形状差异与层间距之间的关系, 计算出序列图像中适合图割优化能量函数的最优范围. 能量函数采用测地活动轮廓模型和Chan-Vese模型的综合形式, 兼顾了目标的边界和区域信息. 随后, 利用图割方法优化离散化的能量函数, 驱使活动轮廓逐渐向目标边界靠近, 直至收敛为止. 对30组腹腔序列图像进行了算法测试, 实验表明基于能量最小化的分割方法能够有效地提取出序列图像中的肾脏组织, 其分割结果的平均Dice系数达到了93.7%. 关键词： 计算层析 肾脏分割 能量最小化 连续性     

基于色彩空间非线性变换的彩色图像边缘检测

为了在边缘检测中有效的利用图像的色彩信息,提出了基于色彩空间非线性变换的彩色图像边缘检测算法。该算法利用了ιαβ空间信道相关性低的优点,采用基于Sobel算子的色度差算子进行边缘检测。实验结果表明:该算法不但可以检测出亮度变化剧烈区域内的物体边缘,而且还可以检测出在光线很暗的区域内不同颜色物体的边缘。因而可以极大的提高图像边缘的检测效果。     

自然地面背景下红外目标检测算法

为了快速准确地检测出以地面物体为背景的红外序列图像中的目标,结合小波变换的特点及其应用于图像边缘检测的优点,提出了一种基于小波技术的图像预处理算法。该方法利用图像边缘在目标识别中的重要作用,讨论了基于小波变换的图像边缘检测方法,并结合地面背景红外图像自身的特点,大大地提高了单帧的检测概率。     

粗糙柱面的激光散射特性数值模拟

利用随机面元模型,详细分析了刚性随机粗糙圆柱表面的激光散射特点,建立了实用化的随机粗糙圆柱激光散射理论模型,并给出了aY-．J~射时几种情况下的激光散射图像,分析了圆柱目标的激光散射能量计算方法,并仿真了光束在平面目标、圆柱目标表面做正弦摆动时,光斑在不同位置的反射能量,利用激光信号的强度变化就可以得到物体的边缘信息。     

基于双金属元件的物体内部温度X光测量研究

针对密封结构体的温度测量,提出一种基于对螺旋形双金属感温元件X光成像的物体内部温度测量方法;首先,利用X射线成像设备获取物体内部双金属元件图像,再对其采用区域生长法进行图像分割以及边缘检测,得到双金属元件的图像特征;基于Hu不变矩在图像旋转平移的稳定性,通过构造温度测量模型和实验研究,第一个Hu不变矩与温度值之间呈现良好的线性关系;实验结果表明,所给出的方法准确可靠,为物体内部温度测量提供了一条新途径。     

相移正交物体运动方向的在线相位测量轮廓术

提出了一种新型的基于相位测量轮廓术(PMP)的在线三维检测方法.只需要使投射的条纹相移方向与物体移动方向垂直,尽管由于物体运动使CCD采集变形条纹中物体坐标不一致,但通过像素匹配,可以使各帧图像物点坐标一一对应,得到与传统静态PMP等效的相移条纹图,即可重构出物体,实现在线三维测量.对一实平面进行了在线与静态PMP测试对比实验.结果显示该在线PMP方法与传统静态PMP方法的均方差之差仅为0.007mm,表明该在线PMP方法具有高精度性;对一实物进行了在线测试实验,很好地重构出了被测物体的三维轮廓,从而验证了该方法的可行性和有效性.     

一种改进的基于Hough变换的道路图像检测方法

传统的Hough变换检测方法由于计算量大、实时性差以及受图像噪声影响较大等缺点,不能较为准确地进行实际道路的检测。鉴于此,提出了一种改进的基于Hough变换的道路图像检测方法。该方法在对实际道路形态建模分析的基础上,针对有/无路面标识以及存在其他干扰因素的结构化道路,均能有效剔除实际道路图像中的干扰因素并准确检测出道路边缘,且检测时间均在200 ms以内。