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。     

基于梯度的区域生长和距离直方图的快速圆检测方法

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。     

一种快速检测圆心的抗噪声亚像素算法

在印刷电路板的自动光学检测中，被检对象的空间对准是一个关键步骤，而传统的图像匹配技术由于其只能在像素级定位，而无法适应印刷电路板精确对准的要求。本文利用圆的几何对称性，提出一种在亚像素精度快速定位圆心的算法。     

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.     

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.     

星图识别算法的优化设计与实现

在INS／CNS组合导航系统中,为了有效实时地用CNS的输出姿态信息校正INS的陀螺漂移,必须提高CNS中星图识别算法的运行速度。提出了一种改进的三角形星图识别方法,基三角形识别成功后,增加一颗附加检测星,计算出附加检测星和基三角形的三个星点的角距值。分析结果表明传统的星图识别算法在主频为600MHz的DSP6414上运行需要300ms左右的时间,算法改进后,只需40-80ms,数据输出率提高到10Hz。改变的算法在不存在伪星的情况下成功识别率近100％,存在伪星时,可以有效去除伪星。同时,解决了传统星图识别算法在嵌入式系统中实现难、耗时长的问题。该算法可以实时地校准惯导系统的误差。     

一种快速检测圆的抗干扰变形模板方法

提出了一种新的参量式变形模板方法，用于检测带有缺陷和噪声的圆。根据圆的几何形状特性和梯度信息定义了模板的能量函数。然后通过动态调整模板的参量使能量函数和图像进行交互以把能量函数最大化。根据能量函数的定义，在其取得最大值时的参量即为所检测圆的位置参量。为了提高匹配运算速度，先求出被检测圆的圆心和半径的估计值，然后给出缩小了的搜索区域。在此搜索区域内采用贪婪优化的算法得到最终检测结果。实验结果表明算法可以在圆有较大缺陷和噪声的情况下，定位精度在1个像素以内，速度在0．5s左右；有很好的抗干扰和抗噪声能力，并有较快的运算速度。     

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。     

一种基于实心圆靶标的立体视觉系统标定方法

针对立体视觉系统中快速高精度标定等问题,提出一种基于实心圆靶标的立体视觉系统标定方法。使用Canny-Zernike组合算法实现圆心坐标的亚像素定位,并给出基于三角形标记的圆心排序方法。为减少计算复杂度,分别对左右摄像机内外参数进行Levenberg-Marquardt(LM)优化,使得优化变量数目减半,并获得外参数近似解。以实心圆靶标对角线上两实心圆的距离作为约束条件,对摄像机外参数进行LM优化,获得外参数最优解。编译基于实心圆靶标的立体视觉系统标定软件,并进行实验研究。结果表明,该标定方法具有较高的精度,能实现自动化标定,具有工程应用性。     

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。     

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.     

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%.     

一种圆形标记点的快速提取算法

为实现快速、高精度的定位圆形标记点,提出了一种圆形标记点的识别与定位算法。在相机成像时,圆形标记点经过透视投影变换后,形态类似椭圆,用拟合椭圆的方法获取椭圆的圆心。快速获取椭圆的粗边缘点,利用高斯分布特征获取亚像素边缘点,对边缘点进行优化后利用最小二乘法拟合椭圆,可以得到最为精确的圆心坐标。实验证明,该算法用时约0.005s,椭圆圆心的位置精度在0.05pixel以内,具有很好的实用性。     

巧用“圆心圆”速解磁场题

质量为m、电荷量为q的大量粒子,以相同速率v垂直射入磁感应强度为B的匀强磁场中,将在磁场中做半径为r-mv/bq的匀速圆周运动.若粒子运动中都经过磁场中某点P,则其轨迹圆的圆心集合是以P点为圆心、r为半径的圆(以下统称"圆心圆"),如图1虚线所示.以"圆心圆"知识为载体,考查学生综合应用数学、物理知识的试题,在近几年的高考和     

SLEE算法与Hough圆拟合在香烟小包拉线错牙检测中的研究

针对香烟生产中广泛存在的小包拉线错牙问题,提出一种基于图形识别的检测方法。利用图像校正、平滑滤波、迭代阈值分割、边缘提取对拉线图像进行预处理,再采用随机霍夫变换(RHT)对两个拉线U型切口进行圆拟合,进而根据两个圆心在垂直方向上的距离计算出拉线错牙偏移量。针对Sobel、Canny等获取的边缘存在较多冗余信息问题,提出了一种扫描线边缘提取(SLEE)算法。实验结果表明所提方法能有效地检测出烟包拉线的错牙程度,误差小于0.3mm且具有较好的鲁棒性。     

基于图像处理的玻璃瓶口裂纹检测系统设计与实现

为了快速、准确地对玻璃瓶口裂纹进行无接触检测,基于图像处理技术设计与开发了一个玻璃瓶口裂纹检测系统。首先对获取的玻璃瓶口图像进行降噪与分割处理,并利用重心法获取玻璃瓶口圆心的粗定位,然后利用边界跟踪算法对玻璃瓶口进行边界跟踪,并通过 最小二乘拟合获取玻璃瓶口圆心的精确位置,最后利用深度优先遍历算法对裂纹点集进行聚群,从而实现对玻璃瓶口裂纹的检测。实验结果表明,该系统操作简单、效率高、抗干扰能力强,能满足实际使用的要求。     

基于弱关联挖掘的网络取证数据采集系统设计与实现

对海量网络日志和服务器数据进行数据挖掘,获取网络取证,在分析犯罪证据方面具有较大的应用价值。传统的数据采集系统,主要增加对网络取证数据进行滤波处理模块,增加采集系统采集的准确率,存在采集时间长、效率低的问题。提出基于弱关联挖掘的网络取证数据采集系统设计方法,对网络取证数据采集系统的总体设计描述与技术指标分析。并以此为基础,设计基于弱关联规则特征提取的网络取证数据挖掘算法,实现网络取证数据的准确检测和采集。在嵌入式Linux平台上进行网络取证数据采集系统的软件开发和系统设计。实验结果表明,采用该系统对网络日志和服务器数据中犯罪证据进行取证采集,其可靠性较高,取证数据采集精度高于传统方法,展示了较好的应用价值。     

基于亚像素定位和虚拟圆扫描的齿轮在线检测研究

采用图像识别技术对微小塑料齿轮进行质量检测,针对缺齿、齿歪、披峰等齿形误差的随机性,运用三点定圆心法实现塑料齿轮内圆的粗定位,试验数据说明其运行时间比传统Hough变换大大缩短,并为亚像素定位提供了原始数据;提出的降维灰度矩法与最小二乘圆法结合,实现内圆圆心的亚像素定位,同时运用3σ原则迭代法提高了亚像素定位精度;用"虚拟圆扫描法"实现大小轮齿的齿形检测。结果表明该方法可以满足齿轮的自动检测。     

综合诊断光路快速自动准直系统设计与实现

为了实现综合诊断光路全程快速准直,从并行处理、快速收敛电机运动模型和最小外切圆特征点提取三个方面对自动准直系统进行了总体设计.首先,对全部准直步骤采取并行、串并结合的方式执行,并将关键准直任务归纳成单元准直模型;其次,使用准直数学模型,实现单元准直模型中电机的快速收敛;最后,针对小孔图像灰度对比低、分布极不均匀、光斑很不完整的特点,提出在最小外切圆的圆环上,取两两距离最大的100个点为特征点,使用最小二乘法进行圆拟合法计算小孔图像圆心.研究表明优化后系统的准直时间从优化前40min减少到8min,小孔图像圆心误差在2个像素之内,满足打靶实验的要求.