基于垂直投影和模板匹配的车牌字符分割方法

车牌识别是智能交通中关键技术之一,字符分割是车牌识别的基础。本文利用车牌边框的边缘信息进行车牌倾斜校正,然后基于垂直投影和模板匹配相结合的字符分割算法被提出,提高了字符分割准确率。     

基于拐点检测的椭圆弧叶型前后缘评定算法

叶片前后缘的形位对叶片气动性能有着显著影响,且其分割结果也严重影响特征参数的精密计算。现有的叶片前后缘分割算法大多基于拓延算法的实现与改进,但是拓延算法本身尚不能自适应叶型截面尺寸来分割点云,而后续的改进算法在轮廓线误差控制上仍有待加强。针对叶片截面线前后缘的点云精确分割问题,参照椭圆弧叶型的造型设计特点,提出了基于拐点检测的前后缘评定算法。通过对截面线点云旋转、截取、顺时针排序以及拐点检测处理,实现了在高精度测量条件下对叶片前后缘的精确分割。最后设计了对比实验,验证了本文算法可以定性地分割叶片前后缘,并在线轮廓误差上保持了较低水平;论证了在逐点拓延椭圆拟合过程中,从凹性点即开始影响线轮廓误差。     

自由曲面与平面的一种分割,跟踪求交方法

为解决离散求交方法存在的交线上的同一点被两次计算等问题，本文提出了将自由曲面按一定精度在参数域内分割，并在参数城上跟踪交线的求交方法。采用先判断交线在参数域的像是否通过分割的参数块的角点，后判断是否通过参数块的非角点边的判断次序；对于与容差选择有密切关系的具有相对意义的判断结果（交线的像通过参数块角点），利用在参数域内对各分割参数块编号确定的邻接关系，采有先确定候选有交线进入参数块─一探测的策略；对在一定条件下具有绝对意义的判断结果，根据参数块编号所确定的邻接关系，直接确定交线的下一进入块，由于采用跟踪方法，对逼近交线的一系列直线段的每个端点只计算一次，故上一直线段的末端点直接作为下一直线段的首端点。算法实施的结果表明，采用上述处理方法解决曲面与平面的求交，计算稳定性、可靠性好，整体效率也较高。     

一种图像分割方法的实现

本文基于模糊数学理论中的模糊Ｃ－均值聚类算法,将其思想用于图像分割。通过与其它经典方法的比较,证明了这种方法具有较好的处理效果和较强的抗噪能力。     

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。     

基于局部不变性的航空C型梁配准方法

在数字化测量分析技术中,如何保证变形后的C型梁实测点云数据和标准数模精确可靠的匹配在航空制造领域仍然是一个技术难题。本文对加工成型后的C型梁变形状态初步分析后,发现形变主要为两侧面向内的收缩变形,而底面变形量几乎可以忽略不计。为了更好地将实测数据和数模配准,结合初步分析结果,本文主要采用了点对特征(Point pair feature,PPF)粗配准和迭代最近点(Iterative closest point,ICP)精配准结合的方法,开展了关于C型梁实测数据与理论数模的配准技术研究。其中粗配准之后,为了提高精配准的精度对C型梁三维点云结构进行平面分割,选择变形量较小的底部作为精配准局部约束进行配准。研究表明该方法可以有效提高C型梁数模和实测数据配准精度,最终在后续测量中可以根据实测数据与标准数模精确配准后尺寸差异对C型梁加工质量分析,检测其是否符合尺寸精度要求,对工程实践有较高的应用价值。     

一种新的图像背景自适应分割算法

在对图像分割技术进行综合研究的基础上,提炼出一种以最大类间方差法为基础的图像背景自适应分割算法,此算法根据目标和背景区域的灰度统计量来自动选取最优阈值。还通过仿真与常规的迭代法、四叉树、分水岭的效果图做了比较。     

一种新的基于Graph cuts方法的SAR图像分割模型

Graph cuts方法是一种快速优化技术,能有效解决计算机视觉的低层次问题,如表面重构、分割、去噪等问题。其优点是迭代计算的高效性并能得到全局最优解。利用Graph cuts方法,将基于活动轮廓模型和水平集方法的SAR图像分割模型转化成一个新的模型,可用最大流/最小割方法来求解。实测SAR图像的分割实验表明：提出的新模型所需运行时间大约是基于水平集的活动轮廓模型所需时间的一半,分割精度也得到了较大的提高。