基于边缘方向的直线提取算法

研究一种快速的图像直线提取算法.将边缘按方向划分成若干子边缘,利用判据从子边缘提取出局部直线,然后依据准则合并相应子边缘直线得到全局直线及参数.准确提取出图像中的直线特征及端点和方向等参数.仿真实验结果表明,该算法比Hough变换能更准确、快速、可靠地提取图像的直线特征.     

基于金字塔变换和形态学的车牌定位算法研究

车牌定位是车牌识别系统的关键技术之一。为了快速准确地定位车牌,文章提出一种改进的金字塔变换和数学形态学的车牌定位算法。首先通过金字塔变换进行预处理,增强图像的细节信息,减弱环境和光照等条件变化对车牌定位的影响;然后利用图像二值化和数学形态学技术形成包含车牌的若干候选区,在此基础上设计了一种"先周边后中心"的车牌提取算法;最终准确定位出车牌位置,提取出车牌图像。通过对不同地点、不同自然条件下采集的图像进行测试,得出定位准确率为99.2%、平均定位时间为0.309s,证明了该车牌定位算法准确可行,具有良好的性能。     

基于聚类的建筑物直线特征提取算法

建筑物图像中提取直线是视觉导航、特征识别等很多应用中的关键步骤。针对建筑物图像。提出了一种新的基于聚类的直线提取算法。该算法在Canny边缘的基础上,使用一个聚类算法将边缘分类,减少了因噪声形成的小短线对直线检测的误检或漏检现象;对于每一个分类使用直线识别准则,进一步剔除图像聚类中的伪直线;最后使用改进的Hough变换（standardHoughtransform）将直线提取出来。克服了传统Hough变换执行速度慢的缺陷。实验结果表明,文章提出的算法具有较快的运算速度,较高的直线提取准确性．较低的漏检和误检情况。其性能优于传统的Hough．变换和相位编组法。     

商空间理论的Hough变换直线提取

Hough变换以其对图像噪声的鲁棒性,一直是参数化图形检测提取的经典工具,尤其是在直线提取方面,但传统的Hough变换存在的一些缺点,限制了Hough变换的应用场合,粒度计算为这些缺点的改进提供思路,文中在全面分析传统Hough变换及其存在缺点的基础上,结合商空间的粒度计算理论模型,提出一种基于商空间理论的Hough变换直线提取算法,实验证明,该算法在算法复杂度、实用性和准确度等各方面都有一定的改善。     

基于改进Hough变换的刀具磨损状态监测

针对传统Hough变换的参数空间所需存储量大、运算量大、不利于实现实时监测等缺点,提出了一种基于随机Hough变换的改进Hough变换算法,并将该方法用于工件表面纹理图像的处理,通过对工件表面的二值边缘图像进行改进Hough变换,提取直线段平均长度及直线段与切削速度方向的夹角作为特征参数,实现对刀具磨损状态的判断.算法分析和实验结果表明,该算法所需存储空间少,计算量小;提取的特征参数与刀具磨损状态之间存在密切联系,根据特征参数的变化规律可实现对刀具磨损状态的监测.     

压路机钢轮压实边缘的检测与提取

针对压路机特有的非结构化工作场景且较为固定的工作轨迹,采用视觉处理算法提取压路机钢轮的碾压痕迹.首先对碾压区域的RGB图像进行灰度化处理,并通过预处理算法消除随机噪声;其次通过比较Roberts、Sobel、Prewitt、Canny、Kirsch等边缘检测算子,选取检测效果最好的算子;最后采用Hough变换进行碾压痕迹线段提取.结果表明,Canny、Kirsch算子的边缘检测结果更为清晰,但经过Hough变换后,采用Kirsch算子提取到的直线误差最小.结合Kirsch算子和Hough变换的方法能准确提取钢轮碾压痕迹边缘信息,同时保证准确性和实时性,为压路机实现自动行驶提供了重要的视觉信息.     

基于小波变换与形态学的机场跑道异物检测算法

机场跑道异物(foreign object debris,FOD)检测的精准性和效率直接决定了民航运输业的安全。为了提高机场跑道异物的定位精度,研究中提出基于小波变换与数学形态学相结合的机场跑道异物边缘检测质心定位算法。此算法先对采集到的机场跑道图像进行小波分解,高频部分利用小波变换的尺度边缘检测,并进行小波阈值去噪;低频部分利用数学形态学算子进行形态学边缘检测,然后对得到的高频和低频图像进行融合,并对异物边缘轮廓进行增强,最后利用质心定位法求解异物像素坐标。实验结果表明:小波变换与数学形态学相结合检测出的图像边缘具有较好的互补性,结合了小波变换在边缘精确定位和对噪声的抑制方面较好的性能,数学形态学在检测弱边缘和保留图像细节的优点,通过此算法提取的跑道异物边缘信息细腻且定位准确,能有效识别与机场跑道背景相似的异物并准确定位。     

基于形态学滤波和Hough变换的掌纹主线提取方法

提出一种结合形态学滤波和Hough变换提取掌纹主线的方法,在对方向性掌纹线特征子图像做形态学滤波后,将滤波图像转换至Hough变换参数空间,利用Hough变换具有的点线对偶性,检测参数空间内累加数组的峰值来确定主线的空间位置和走向,并展开邻域检测得到主线.本文算法更符合主线的自然生长规律,在成功提取主线的同时消除了粗大掌纹皱纹在主线提取中易产生的干扰.     

数学形态学在圆形目标识别和定位中的应用

利用数学形态学简单准确和便于捕捉图形特征的特点，提出了一种提取圆形目标并定位图像方法。先用形态学开运算去除较小团块，再通过形态学边缘提取算法找出图像中物体边缘，通过圆形的判别标准，提取图像中圆形目标，并定位了圆心的位置。实验表明这是一种有效的提取圆形目标的方法。是实现多种特征定位的有效尝试。     

改进的形态学航空图像边缘检测算法

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于数学形态学的图像边缘检测算法进行改进:一是利用1种自适应加权复合数学形态学滤波器对图像进行滤波,二是结合图像特点和结构元素的自然属性,自适应确定权重,构造出1种具有较强抗噪能力的数学形态学梯度边缘检测算法。实验结果表明,该算法边缘定位准确,能检测出相对完整的边缘图像,且对噪声有较好地抑制作用。     

一种多阈值Hough变换车道线检测算法

针对传统Hough变换虚线检测率不足的问题,提出一种多阈值Hough变换车道线检测算法。该算法在对图像进行灰度化处理、逆透视变换、二值化处理的基础上,在预设好的多条直线位置进行突变点检测,并对突变点进行分类、拟合、合并,最后进行Hough变换。3种实际路况的实验表明,该算法能够较准确、稳定地检测出车道线,平均识别率达到9870%,高于传统Hough直线检测算法的平均识别率(86.84%),而且可通过计算车道线线段的长度和点的个数来判断虚线和实线。     

建筑图像中线段提取算法研究

从图像中提取线段是建筑图像理解和分析研究过程中的一项重要工作。在已有的算法中,最具有代表性的是Hough变换算法和基于连接的算法。本文在分析图像基本特征的基础上提出了一种改进的线段提取算法,将两种算法的优势较好的结合起来,为系统的设计与开发提供了强有力的支撑。     

基于图像分割的线段检测方法

介绍了线段检测技术的研究背景及发展历程,按照检测原理的不同,对线段识别方法进行了分类综述,主要介绍了基于Hough变换的线段检测方法、Burns边缘检测算法、端点扩张线段检测法、LSD线段检测法.通过对各种检测方法的阐述、分析和比较,总结了线段检测技术的理论缘由和应用特点,并提出了影响线段检测技术的几个因素,展望了线段检测技术今后的发展方向.     

车牌识别系统中若干问题的探讨

研究机动车牌照自动识别系统设计中,车牌区域的检测和牌照字符的分割,以达到对字符的区别。实验证明,利用车牌的纹理特征和形状特征检测车牌区域具有较高的准确性,算法的实现以边缘检测技术和数学形态学为基础。字符分割受车牌倾斜角度的影响较大,在运用Hough变换检测出车牌水平和垂直倾斜度后,再对字符进行分割,具有较好的效果。     

一种基于Hough变换的四边形分类识别算法

在直线和圆的识别算法基础上提出一种基于Hough变换的四边形分类识别算法,并进行实验验证。该算法通过Hough变换检测所构成四边形的4条线段,分别计算出4条线段与平面直角坐标系横坐标的夹角值(或是斜率),然后用冒泡排序法对夹角值排序后比较大小,根据线段间的关系(平行、垂直、相交)对四边形进行分类识别。算法可行,效果较好。     

用形态学操作实现符号替换及Hough变换

给出基于数学形态学操作实现符号替换及Ｈｏｕｇｈ变换的光电装置。着重讨论了用收缩和膨胀来实现符号替换的操作过程。同时，把Ｈｏｕｇｈ变换看作是符号替换的特例，并对此进行了数值模拟，给出了实验验证结果。     

基于改进 Hough 变换与双点去除 R-最小二乘法的车道线检测优化算法

针对传统Hough变换和最小二乘法的不足分别提出改进算法,并应用到车道线检测中,对道路图像进行预处理得到车道线的边缘点,对拟合车道线的两种方法进行改进,提高车道线检测的准确率和实时性。在实际检测中,设计一种结合改进Hough变换和双点去除R-最小二乘(R-least squares with dual removal,R-LSDR)法的检测算法,并运用Kalman滤波器跟踪车道线,在实车采集的道路图像序列上进行初步测试。实验结果表明,优化的车道线检测算法提高了检测准确率和运行效率。     

基于Hough变换和特征点的足球比赛越位判别技术研究

为了辅助裁判员肉眼判别足球比赛越位情况,根据赛前采集的颜色样本,基于数学形态学原理和Hough变换,从彩色图像中分别提取了红、兰方球员和禁区线;基于禁区线上的三叉点和端点坐标获取了端线斜率,由端线斜率将图像旋转至水平方向,并在最接近端线的红、兰方球员之间画出水平越位线.用机器视觉技术辅助裁判员进行足球越位判别是可行的.