基于计算机视觉任务的图像直线提取技术

提出一种基于计算机视觉任务的图像直线提取技术 ,首先用边界检测算子提取边缘 ,然后用链码将边缘表示出来 ,并记录链码的端点 ,即直线的端点 ,通过逐步删除对计算机视觉任务无意义的链码 ,得到图像直线的链码表示 ,最后用最小二乘法拟合图像直线的链码。该技术能尽可能多地从图像中提取直线信息 ,既可以较准确地提取直线的端点信息 ,又能得到直线的准确表示     

基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法

针对传统基于格式塔完形规则的轮廓提取易受到背景上边缘影响,导致轮廓提取的准确率低问题,提出一种新的基于格式塔完形规则的闭合轮廓提取方法。首先,为减少边缘提取过程中提取的背景边缘,给出了融入显著性约束的Canny边缘检测方法,即在Canny边缘提取的框架中,融入显著性约束;接着,针对Canny边缘检测方法检测到的边缘易受噪声影响问题,提出一种融入边缘信息的折线逼近边缘拟合算法;然后,采用格式塔完形规则中的闭合性对拟合边缘进行度量,得到边缘之间的闭合关系;最后,通过分析边缘间的闭合关系与区域的显著性,设计了一个边缘闭合的代价函数,并利用最小权值最优匹配算法求解代价函数,得到最终的闭合轮廓。实验结果表明,该算法提高了轮廓提取的有效性和准确性。     

磁共振图像的一种多尺度边缘检测算法

医学图像的病灶呈弱边缘特性,用传统的边缘检测方法效果不理想。本文提出了一种改进的多尺度边缘检测算法：在传统的Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上,应用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后应用多尺度边缘融合算法将不同尺度下的边缘图像合成。实验结果表明,该方法对噪声有一定的抑制作用,可有效检测出弱边缘信息,定位准确,且检测效果明显。本算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,可以有效解决传统边缘检测方法中存在的高定位精度及强去噪能力之间的矛盾。     

基于Sobel算子的亚像素边缘检测方法

提出了一种基于Sobel算子的亚像素边缘检测方法。此种方法先由Sobel算子确定图像边缘的大致位置，然后用三次样条插值函数对灰度边缘图进行内插计算，使目标边缘定位达到亚像素级。对插值后的灰度边缘图，利用最大类间方差法确定阈值提取边缘。实验表明，该方法能精确定位目标边缘，优于传统的边缘检测方法。     

一种改进的模糊聚类算法在图像边缘检测中的应用

提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。     

一种基于小波变换的SAR图像边缘检测器(英文)

边缘提取是图像处理与图像分析的基础。本文基于小波变换 ,研究了 SAR图像边缘提取的方法 ,从而为合成孔径雷达 (SAR)图像辅助导航系统奠定基础。由于 SAR图像受固有斑点噪声的影响 ,采用小波变换与固定阈值提取 SAR图像边缘特征时 ,将有大量虚假边缘产生 ,特别是在图像的亮区。为此 ,本文提出了采用具有恒定误警率的阈值 ,以消除斑点噪声的影响。同时 ,分别对两幅不同的图进行仿真 ,仿真结果表明 ,斑点噪声的影响被大大抑制 ,且由于阈值是由小波变换系数直接构成 ,能保证辅助导航对实时性的要求。     

快速多极展开算法在自由尾迹分析中的应用

针对旋翼自由尾迹分析的计算效率问题,对快速多极展开算法(Fast multipole method,FMM)在基于直线涡元的尾迹互诱导速度计算中的应用开展了研究。分别构建了悬停和前飞状态下诱导速度多极展开计算的定义域;在进行远场诱导速度计算时,将直线涡元等效为涡粒,推导了诱导速度的多极展开表达式。通过对悬停和前飞状态下旋翼尾迹中涡元诱导速度的计算,分析了该方法的加速特性和准确性。在此基础上,采用多极展开算法求解了旋翼模型在悬停和前飞状态下的自由尾迹几何形状和桨盘诱导入流分布,并与直接计算结果和实验数据进行了对比,表明FMM算法在提高计算效率的同时能够保持较高的精度。     

霍夫变换与最小二乘法相结合的直线拟合

将霍夫变换与最小二乘法相结合 ,研究对实验数据和图像处理中的二值边缘图进行直线拟合的方法。首先 ,用霍夫变换剔除数据点集中的干扰点或噪声 ,并将分布在不同直线附近的点分离出来 ;然后 ,用最小二乘法拟合各直线。该方法既解决了直接使用最小二乘法拟合时 ,拟合直线易受干扰点或噪声的影响和数据点分布在多条直线附近而无法拟合的两个问题 ;同时也解决了直接使用霍夫变换时 ,拟合直线精度不高和直线段有效区间不容易控制的问题。     

人脸识别中眼球的定位方法

本文运用Bersen算法二值化,水平与垂直积分投影,Canny算子边缘提取及改进的广义Hough变换等技术,提出了一种快速有效的眼球定位方法。该方法的算法简单,计算量小,降低了对存储空间的要求,提高了眼球定位的速度与精度。     

考虑重投影尺度因子的特征直线三维重建

文章首先用Plücker坐标表示3D直线;然后用重投影几何误差作为线特征三角法的目标函数,实现算法的最大似然估计;最后用线性和非线性两种方法分别实现空间直线的重建。在重投影时,考虑了每条直线投影时的尺度因子λ,提高了重建精度。真实图像和仿真数据的实验结果表明,该方法能够准确有效地实现直线三维重建。     

一种基于合成孔径聚焦图像的目标测距方法

基于合成孔径聚焦图像提出一种新的目标测距方法。该方法利用小孔成像模型摄像机获取与目标视线垂直的等间隔线阵机位图像序列,并将线阵与目标视线交点处机位的图像作为基准图像。根据图像序列获取各距离段所对应的像差校正叠加图像,计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅像差校正叠加图像中相应区域的相似度,并选取相似度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素,相似度最大的像差校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。对合成孔径原理进行了仿真分析,并根据摄像机线阵实测数据和航拍序列实测数进行了测距实验。实验表明该测距方法鲁棒性好,算法简单,并且无干扰。     

一种新的基于红外图像的道路边界检测方法

研究了红外图像中道路边界的检测方法。首先分析了用于智能车辆视觉导航的红外道路图像的特点,并指出常用图像处理方法在检测红外道路边界时的缺陷;然后从图像灰度角度出发,提出了基于折线模型的候选道路边界线段快速提取方法,并采用关系稳定性规则对道路边界区域进行筛选和处理;同时利用多尺度形态学梯度进行道路边界区域提取;最后将上述基于灰度和梯度的两种边缘提取结果相互验证,得到可靠的道路边界描述。实验表明文中提出的道路边界检测方法具有很好的性能,能够满足实时应用需要。     

基于区域气球力Snake模型的运动目标快速跟踪方法

提出了一种包含区域信息的Snake模型用于运动目标检测与跟踪。在通常情况下,基于区域信息的跟踪方法对背景光线的微小变化、位置的微小移动较为敏感,而基于边缘信息的跟踪方法则难以对边缘模糊的图像取得满意的跟踪效果。在算法中同时引入这两种信息,边缘信息使得算法快速而鲁棒性好,区域信息可以对边缘模糊的图像取得正确的跟踪效果。使用双差分图像设计了自动初始化的方法来实现视频的自动跟踪。同时,对目标的下一步运动位置增加了一个预测环节来加快主动轮廓模型的收敛速度。该算法的每帧计算时间一般小于0.1S,能应用于实时系统。     

提高图像轮廓清晰度的快速插值放大方法

分析了当前主要的高清晰度图像插值放大方法,为实现快速放大而选择了基于图像轮廓插值改善清晰度的技术路线,并在已有算法的基础上开展了进一步的研究.提出了新的图像轮廓线光顺数值算法,对轮廓线划分的两类子区域提出了精度更高的插值算法.最后,以典型平面图形的图像和由3DMax生成的三维渲染图像为例对本文方法进行检验,与双线性插值结果的对比说明,该方法可以明显改善插值放大效果.     

GNSS-R海面风速反演算法

针对目前GNSS-R海面风速反演方法观测量单一,精度较低的问题,提出一种基于时延多普勒相关功率图（Delay Doppler map,DDM）的分割多普勒波形匹配反演算法。该方法利用新的DDM观测量,经过训练后,可以反演海面风速。使用该算法根据给定条件建立风场反演模型,以CYGNSS数据作为仿真输入量。仿真结果表明,利用该方法在海面风速20 m/s以下,反演风速的均方根误差为2.01 m/s,结果优于传统GNSS-R风速反演使用的峰值功率法和前缘坡度匹配法（Leading edge slope matching method,LES）。     

用于微小卫星的陀螺随机常值偏置误差的在轨标定

结合陀螺在微小卫星上的使用,提出了一种不依赖于其余敏感器信息的陀螺随机常值偏置实时在轨标定技术.该技术利用陀螺在轨实时测量信息,结合卫星姿态动力学本身的约束,实现了陀螺加电后初始随机零偏的在轨实时确定.分析了标定模型的可观性,得出了该技术的适用条件.仿真结果表明,该标定算法具有较高精度,对陀螺采样频率具有一定的鲁棒性,并具有较快的收敛速度,在给定的姿态动力学模型的精度条件下,100 s内基本稳定,收敛精度在1.0 (°)/h左右,标定性能可满足空间任务的需求.     

基于血管内超声图像序列的自动三维边缘检测

血管内超声成像可以显示血管内腔、管壁清楚的实时截面图像,从而使定量测量血管参数成为可能。传统手动追踪内腔和管壁边界的方法既费时又存在较大的主观误差,本文将二维主动轮廓算法模型向三维扩展,提出一种适合血管内超声图像的自动三维边缘检测方法,通过对初始给定三维模型实施三维主动界面变形,从而使其逐步逼近目标轮廓。实验结果发现自动检测的内腔、血管壁面积与手动追踪非常吻合,具有较高的相关系数和较小的系统误差,并且纠正二维检测中带来的局部偏差,可作为医生可靠而准确的诊断工具。     

基于尺度时间均衡的高速风洞视频测量图像闪烁修正方法

高速风洞视频测量试验环境中,复杂的光照条件容易导致采集的图像序列出现闪烁,影响测量结果的精度。在测量图像中,由于照明变化导致的灰度变化和目标运动、变形引起的局部变化耦合在一起,导致基于仿射变换模型（线性或非线性）的修正方法难以适用。尺度时间的直方图均衡方法（STE）利用尺度空间理论,对各图像直方图中每一个灰度值组成的曲线在时间维度上进行高斯卷积得到目标直方图,再通过直方图匹配获得闪烁修正后的图像。针对日光灯照明下的相机标定板图像、存在运动和变形的风洞模型变形测量试验图像和存在油膜形态变化的油流试验图像开展了应用研究。结果表明,该方法适用于图像序列的全局闪烁修正,与基于模型的方法相比,其修正效果不依赖于基准图像,对图像抖动、局部存在目标运动或变形等干扰因素的鲁棒性强,且方法简单,计算量小,具有较高的工程应用价值。     

基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法研究

针对三维表面形貌的非接触式光学测量是计算机多目立体视觉技术的一项重要应用,但目前还存在相机个数受限、特征点匹配算法复杂与纵向测量精度不够等难题.开发了一种基于多目立体视觉和神经网络标定的表面形貌测量方法,其中包括:使用神经网络完成多目标定与三维重构,在表面投射激光点阵作为图像识别与匹配的特征点,应用蚁群粒子跟踪测速技术...