基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

亚像素条纹边缘提取技术在型面测量上的应用

三维型面非接触测量在工业领域有着广泛的应用前景.双目视觉是一种有效获取三维轮廓信息的方法,其中对大密度的黑白相间条纹进行精确定位和提取,是基于投影光栅图像的光学三维型面测量的关键技术和难点.利用空间编码技术将被测空间划分为若干区域,每个区域对应一个二进制码.条纹落在区域上与唯一的二进制码相对应,就可以对条纹精确定位.利用边缘提取算法获得像素级条纹后,再利用亚像素技术可以进一步对条纹进行高精度提取.介绍了基于灰度矩的和基于多项式拟合的亚像素边缘检测算法.将空间编码和亚像素条纹提取技术相结合,对光栅条纹进行亚像素级定位和提取的技术,与像素级的定位技术相比,能提高图像的定位精度,有效地改善测量系统的性能.      

基于边缘对称性的视频车辆检测算法

针对现有视频车辆检测算法受光照、阴影等环境因素影响大,漏检和误检率高的问题,提出了一种视频车辆检测算法.有别于传统算法使用运动特征进行车辆检测,该算法使用边缘特征和对性特征定位车辆.算法首先对图像进行灰度化、平滑去噪等预处理,使用Sobel算子垂直方向掩模计算图像感兴趣区域内的边缘梯度,确定候选区域;而后根据车辆图像垂直边缘具有对称性的特点,分析候选区域的对称性强弱,并计算其对称轴位置和车辆宽度.使用边缘强度、对称性和宽度这3个约束条件对候选区域进行验证.道路实验结果表明,该检测算法有效、可靠,具有良好的鲁棒性.      

视觉检测中圆形标志的定位方法研究

在使用圆形人工标志的计算机视觉检测中,标志的中心定位准确度直接影响到检测的整体准确度。在利用数学形态学算法提取标志边缘的基础上,采用椭圆拟合法、灰度加权质心法、灰度平方加权质心法对标志中心进行定位,并通过实验比较了三者的定位准确度和稳定性。最后得出,在视觉检测中可采用灰度加权质心法来定位标志的中心。     

基于显著特性的保持边缘滤波算法

针对传统保持边缘滤波算法中存在光晕的缺点,提出了基于显著特性的图像保持边缘滤波算法.该算法主要思想是利用原图的显著特性图具有边缘突出的特点,简化双边滤波法中灰度因子的设定工作.首先提取出原图像的显著图,然后根据图像显著值的大小自适应模糊图像中的细节和噪声部分:显著值较小的区域灰度因子设置较大,平滑此区域;显著值较大的区域灰度因子设置较小,保持边缘部分的清晰.实验结果表明,该算法在平滑了细节和噪声的同时,有效地保持了边缘信息的清晰,与传统方法相比,新方法不仅避免了光晕现象的产生,而且应用更为广泛.      

基于模糊和最小二乘的SAR图像线特征提取

针对合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)图像的特点,提出一种线特征提取算法.该算法首先抑制相干斑噪声,然后对SAR图像进行模糊变换和增强,再基于假设的SAR图像灰度模型,用最小二乘法设计出低通和高通滤波器,最后检测出线特征散点,并进行连接,得到SAR图像的线特征图.实验证明本算法抗噪声干扰,边缘定位精度达到1个像素.     

基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性.      

一种基于多尺度边缘的图像融合算法

给出了一种只利用源图像多尺度边缘点进行融合的图像融合算法.该算法分为三步:首先, 对源图像进行多尺度边缘检测;其次,采用边缘相关性最大的融合准则对源图像的多尺度边 缘进行融合,得到融合图像的多尺度边缘;最后,由融合图像的多尺度边缘重构 出融合图像.该算法融合过程中计算量小,融合图像中最大程度地保留了源图像的边缘信息 ,在一定程度上对融合图像进行了压缩,从而减小了数据存储所占用的资源以及数据传输占用 的带宽.仿真结果表明,用该算法得到的融合图像能有效包含源图像的信息.      

车辆视频检测感兴趣区域确定算法

利用最大方差阈值方法对灰度图像二值化后,对车辆底部阴影突变行检测,对感兴趣区域确定方法进行改进,实现了感兴趣区域的精确确定.通过计算精确确定后的感兴趣区域的灰度对称性和熵值归一化对称性测度,实现了车辆的精确检测,找到车辆的对称轴,并在车辆区域上边界一定范围内,进行灰度突变检测,实现了车辆上边界的准确定位.通过实验验证算法较好地实现了复杂环境下的车辆检测和上边界定位.     

基于互相关矢量图的车牌定位新算法

互相关矢量图是由流场粒子图像测速的互相关计算结果绘成的矢量图形,提出一种车牌自动定位的新算法--VMLA算法,该算法基于字符笔画左右边缘之间的互相关矢量图的结构特点,可以从复杂车牌图像背景中搜索到车牌的正确位置.VMLA算法具有较强的车牌大小自适应性和实时处理能力,540幅车牌图像的实验结果初步验证了该方法的有效性.     

昆虫翅膀图像特征的亚像素级提取方法

昆虫翅脉、翅脉交点及翅膀边缘是昆虫翅膀运动变形三维重构的主要依据.通过分析这三种特征的图像特点,对于翅脉中心,采用Hessian矩阵求出灰度极值点方向,并用二次曲线拟合该方向的灰度变化,通过确定该曲线极值点位置来提取亚象素翅脉中心;然后通过求灰度图像的梯度,在其梯度变化方向求极值点的方法提取翅膀边缘特征;此外根据翅脉方向变化的连续性提出了邻域角度约束方法确定翅脉交叉点,从而最终提取到亚像素级的翅膀边缘、翅脉及交叉点等特征.实际应用证明该方法是较为有效的.     

用图像模板测量技术检测零件不规则薄圆孔的研究

针对零件的不规则薄孔,常规的方法无法对其精确测量,提出了一种基于数字图像处理的模板匹配检测方法,运用数字图像处理技术对采集的圆孔网像进行截取、降噪、分割、边缘检测等处理,再把提取出的圆与标定模饭上的标准阋进行比较,实现对不规则网孔尺寸的检测,并通过实验证明了陔方法的可行性和实用性.     

网络图中边集束优化问题

网络规模增大和复杂度提高造成的节点遮挡覆盖和边交叉阻塞等问题成为网络可视化研究的热点.针对网络中出现的视觉凌乱问题,以空间位置和群组关系为出发点,从网络中独立的边和群组两个层次,以边汇合的角度研究边集束技术,将网络中临近的边集聚成束以降低视觉复杂度,提出和改进了分段力导引算法(FDA)简化模型和群组边相容的网络图边集束模型.其中分段集束模型,提出以二次样条曲线表示网络边,通过样条控制点进行迭代汇聚的方法,实现了网络中边的集束;针对分段集束模型中部分连线过度弯曲问题,提出通过CNM聚类算法将网络进行群组划分,在群组结构的基础上对组内连线应用边相容原则,根据连线的匹配系数计算其集束程度的方法,网络图集束后曲线扭曲变形减少,曲线过渡更加平滑.选取国内航空网络作为案例,通过两种边集束模型进行网络图简化,分析结果表明,国内机场的群组结构具有地理属性的相近性,航空网络在整体上呈现出明显的十字脉络,东西走向和南北走向的航线分别汇聚集结成束,表现了航空网络建设在南北和东西方向的总体趋势.本集束简化算法适用性广,绘制的网络图具有良好的视觉效果和可读性.      

抑制复原图像振铃波纹的频域循环边界算法

提出了一种基于Wiener滤波的频域循环边界复原算法,并给出了有效的规整化表达式和信噪比估算方法.复原算法首先将原观测图像按反射对称的方式延拓,形成一个新的观测图像(称为延拓图像);然后,用Wiener滤波算法复原延拓图像,并取延拓图像的复原图像的主值序列作为原观测图像的复原图像.对延拓图像在频域进行复原处理时,需要使用FFT(Fast Fourier Transform)技术,将延拓图像进行周期延拓,因其结合边界在垂直方向上的梯度为零,且边界平滑满足微分条件,抑制了复原图像的振铃波纹.复原过程中,将噪声与原始图像的功率谱之比规整化为原观测图像信噪比的函数.实验结果表明,该算法对周边区域梯度变化较大的观测图像复原效果较好.      

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化，细节模糊，严重影响户外成像系统的稳定性和有效性，因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题，提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先，对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件，再进行交叉双边滤波消除纹理效应，在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度，求出初始透射率；然后，用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减，得到边缘信息图，将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率；最后，结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型，恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象，去除边缘残雾，且实时性好。