一种融合分割和消失点提取的车道线检测方法

针对路面干扰时车道线检测鲁棒性差和消失点检测误差大的问题,提出了一种基于融合分割和消失点提取的车道线检测方法.对获取视频帧图像进行灰度化和高斯滤波处理之后,利用Canny边缘检测算法对图像进行边缘提取.以边缘点最多的一行作为上界划分预处理图像的动态感兴趣区域(ROI),结合大津算法(OTSU)分割出预处理图像的车道线背景,提取车道线信息.采用直线段检测(LSD)算法对ROI区域内车道线标志进行提取,并结合改进的消失点检测方法快速提取车道线.实验结果表明:所提出的方法对多场景下离线照片的平均正检率为97.16％,识别速度为34 ms/帧,能够很好地对多场景下车道线进行快速检测.     

复杂海面环境下船只边缘识别算法的改进

针对复杂海面环境下船只边缘识别问题,提出了一种融合Retinex图像去雾预处理和改进自适应阈值SUSAN边缘检测的算法,用来提取船只目标边缘特征.对由于不同场景海雾造成的图像模糊,采用Retinex预处理增强图像信息,然后对待检测目标像素剔除伪边缘点,采用自适应算法获取几何阈值t和最大类间方差(Otsu)的方法选取双阈值g,进而对图像进行边缘点检测、提取边缘特征.实验结果表明,融合后的算法能够有效提高复杂海面船只边缘检测的鲁棒性.     

基于特征融合的金属铸造工件表面裂纹检测算法研究

针对复杂结构的金属铸造工件表面因成像复杂引发干扰,裂纹提取判别困难的检测问题,本文提出一种结合了颜色形态特征融合图像分割和纹理特征裂纹判定的金属铸造工件表面裂纹检测算法。算法通过GAMMA变换增强裂纹并弱化背景,根据裂纹目标的颜色特征与几何形状特征相融合,量化特征并滤波特征值分割提取裂纹目标,基于灰度共生矩阵对候选裂纹区域提取纹理特征,使用支持向量机分类器进行训练并识别裂纹。金属工件表面裂纹检测实验表明,该算法在图像分割方面能更加完整准确的提取裂纹,在真伪裂纹的识别中准确率、精确率、召回率和F1得分分别为94.47%、92.51%、96.67%和93.74%。相较于传统检测算法,该算法克服了上述干扰影响,在准确率等方面具有优势,且具有较快的识别速度。     

一种改进的边缘检测方法

对图像进行边缘检测是图像处理中的一项重要内容,为了克服噪声的干扰,人们提出了许多边缘检测的方法,但是都不能达到最理想的效果.基于各项异性扩散方程平滑图像的良好效果,本文将其与传统的边缘检测算法结合,提出了一种新的改进的边缘检测算法,该方法首先用各向异性扩散方程平滑图像,然后利用非极大值抑制机制和区域增长的方法处理图像,提取出细节完好的边缘.本文将提出的新方法用于核磁共振成像的心脏图像中,与传统的方法比较,可以看出该方法明显的优势.     

复杂地物背景下的电力线识别算法

为了从复杂无人机航拍图像中快速有效地检测与提取出电力线,基于电力线特征,提出一种复杂地物背景下的电力线识别算法。采用改进的Ratio算子并结合基于轮廓特征的背景去噪算法完成电力线的边缘检测,利用基于Hough变换的直线动态编组拟合与筛选算法进行边缘提取,最终识别出完整的电力线。实验结果表明,所提算法可有效排除噪声干扰,在多种航拍场景下的识别准确率达96.37%以上,识别精度与时效性比常见的同类算法均有明显的提升,具有较好的电力巡线应用价值。     

基于聚类算法的车道线检测方法

针对不确定的外部环境易对现有的快速路车道线检测算法造成干扰并导致误检的问题,提出了一种基于改进的霍夫变换的车道线检测方法.首先对图像进行滤波、边缘识别、二值化的预处理.预处理后,以行为单位提取包含车道线边缘的特征点.对特征点按照欧氏距离组合,在纵向上将特征点建立联系.算法优点在于采用聚类算法将特征点组合,剔除孤立的特征点、明确检测目标、减少错误特征点的干扰和霍夫变换的计算量,提高计算的实时性和正确率.通过约4 000帧不同时间段和外部环境的车道图片对算法进行检验.结果表明:检测方法能很好地实现多种环境下的车道线检测,晴好天气正确率为99.18%,不良天气正确率为97.45%.     

基于谱聚类的边缘检测算法

区分高频噪声点和边缘点是提取噪声图像边缘的难点之一,为了得到噪声图像的清晰边缘,提出一种基于谱聚类(spectral curvature clustering,SCC)的边缘检测算法.该方法通过将边缘检测问题转化为分类问题,利用图像边缘点、平滑点和噪声点位于不同子空间的性质,在有效地聚类平滑点和边缘点的同时,SCC能够较好地抑制噪声点.另外,该算法通过编辑聚类标签并将其转换为二值图像,对二值化图像进行简单的处理即可得到图像的边缘,成功地避免了传统算法中的阈值选择问题.相比于传统的边缘检测方法,实验结果证明了所提算法的有效性.     

基于运动目标识别的摩托车视频监控驾考识别技术研究

针对人工监考摩托车驾考往往存在徇私舞弊、判断不准确等缺点,提出一种基于运动目标识别的摩托车视频监控驾考识别技术.基于改进ORB图像特征匹配算法、消除误匹配点等策略对摩托车驾考监控视频进行稳像处理;使用边缘轮廓检测的运动目标识别算法,完成运动中摩托车目标图像边缘轮廓特征检测,利用双目视觉极线约束模型对摩托车目标特征点进行立体匹配与三维重构,提高轮廓检测精度.测试结果显示,该方法检测摩托车驾考目标的最优准确率可达96％,检测算法运行的响应时间较少、实时性优,具有良好的视频监控驾考适应性.     

基于改进角点特征的多传感器图像配准

对模糊和有噪声干扰图像设计的高对比度角点提取算法进行了改进,将角点检测范围限定在高对比度“边缘带”,减少了角点检测范围,在保持角点检测精度的同时,算法效率提高了大约1倍.在点特征匹配阶段,采用归一化互相关初步建立点特征的对应关系,利用马氏距离仿射不变性筛选出正确点对,从而得到图像之间的仿射变换关系,实现图像的自动配准.实验结果证明了此算法的有效性和高效性.     

基于图像掩模和击中击不中变换的优化边缘提取算法

为了解决传统Sobel算法在边缘提取时存在的定位不准确、边缘线条较粗、细节缺失的问题,提出了一种改进算法。首先使用增加方向模板后的Sobel算子对图像进行卷积,再对梯度图像进行边缘检测得到双线条图像,并以此作为掩膜来消除原梯度图中的伪边缘,从而对边缘线宽进行细化,然后使用Otsu算法将图像进行二值分割,最后通过数学形态中基于击中击不中变换的细化对图像进行全局处理来消除图像纹理干扰点。实验表明,与传统的边缘提取算法相比,改进后的算法定位准确,边缘较细,并保持了原图像的细节。     

基于模糊元胞自动机的图像边缘检测方法

针对基于元胞自动机图像边缘检测的原有算法,提出了新的改进算法.该算法采用基于方向信息测度与边缘有序性度量的多信息融合方法,利用模糊逻辑对特征信息进行模糊推理,利用推理结果对上一时刻特征信息进行模糊反馈处理,最终通过元胞自动机的自动演化工程得到图像边缘.试验表明,算法边缘检测的准确度高,检测模糊边缘和细节边缘的能力较强.是一种实用、高效的图像处理算法.     

钢箱梁疲劳裂纹特征超声波检测方法试验研究

采用疲劳裂纹标准试件对钢箱梁疲劳裂纹长度、宽度、深度、倾斜角度及开裂位置等特征进行超声波检测试验,研究钢箱梁疲劳裂纹特征超声波检测方法。依据理论计算和试验结果,对比分析每种裂纹检测波形及回波参数,提出1/3测长法,给出测长法判断依据的理论解,与实际检测结果相符合;针对裂纹深度,提出裂纹深度检测的精度提高的方法;建立裂纹倾斜角度、开裂位置判定计算公式。分析面板与U肋焊缝处不同类型裂纹检测结果,给出裂纹距焊趾距离K计算公式,并由K建立焊趾、焊根、未溶透部位疲劳裂纹判别方法。研究结果表明:疲劳裂纹特征与回波参数存在一定的相关性,疲劳裂纹特征检测方法具有较好的准确性。     

一种利用ORB特征进行航拍图像拼接的方法

航空图像拼接具有较高的实时性要求,而传统的拼接特征为浮点数向量,在DSP、FPGA等嵌入式硬件平台上的处理效率不高.提出一种适合航空图像拼接的快速算法,利用ORB特征点作为匹配特征,以二进制特征向量进行特征距离计算,使特征提取与特征匹配速度大为提高.在图像配准过程中,采用次近邻过滤算法、交叉验证算法以及RANSAC估计算法,鲁棒地计算出拼接图像序列之间的单应矩阵.图像配准之后,相同像素位置不同的图像仍然存在一定的颜色偏差,通过对融合图像位置加权,利用改进的α-混合算法,将图像边缘位置信息纳入计算,使得图像能够自然融合,解决了图像拼接的边缘缝隙问题.整个算法对输入图像数据的复杂噪声干扰具有较好的抵抗能力.     

基于多尺寸特征叠加的SAR舰船目标检测方法

针对SAR图像中舰船目标的检测问题,单纯基于深度学习的图像处理技术难以达到检测准确性和实时性要求.SAR图像中目标尺寸较小,且易受噪声、光斑干扰,传统方法难以提取精细特征并克服复杂条件下的背景干扰.针对以上问题,设计基于YOLOv3检测框架的端到端检测模型,借鉴了残差模块结构来避免网络退化问题.同时结合深层与浅层的不同尺寸特征图检测,使用目标基础特征提取网络参数来避免重复训练初始化过程.针对SAR图像中海上舰船成像小目标的特点改进优化了神经网络结构,实现SAR海面广域舰船目标识别分类算法,并对检测模型进行轻量化压缩处理.构建SAR图像舰船目标数据集并进行了多次目标检测识别分类实验,体现了提出的检测方法在复杂场景下有可靠的抗干扰能力和准确的目标检测识别性能.     

基于目标特征的图像预处理技术

结合建筑物搜索与识别的实例,提出了有利于保留目标特征的二值图像平滑算法和水平分割算法,改进了中心差分算子的边缘检测方法,并采用基于边缘特征的二值化算法对图像进行预处理.实验表明,这种基于目标特征的图像预处理方法对各种条件下采集的图像都能达到较好的处理效果,并取得了令人满意的速度.     

基于图像边缘检测的扭曲文档矫正

扭曲的文档图像会干扰文档图像的光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）.为了对扭曲形变的文档图像进行矫正，提高扭曲文档识别的正确率，基于目标检测与分割的网络，提出文档图像的边缘检测方法，使用贝塞尔（Bezier）曲线拟合文档图像的边缘曲线，通过目标检测的算法回归Bezier曲线的控制点.将文档图像的边缘检测转化为边缘曲线Bezier控制点的回归，使用文档的边缘点计算扭曲文档矫正后的矩形模板，然后将文档图像通过薄板样条插值（Thin Plate Spline,TPS）算法重映射到矩形模板中，完成文档的矫正.实验结果表明，提出的矫正方法能够对扭曲文档进行精确的边缘提取，和其他算法相比，经该算法矫正后的文档图像，其OCR的正确率有较大的提升.     

基于组合激光结构光的视觉传感器检测算法及图像处理流程优化

基于激光结构光的视觉传感器广泛应用于焊接领域的坡口检测和焊缝跟踪。该文提出了一种基于组合激光结构光的新型视觉传感器,独特的光路结构设计避免了传感器应用于不同焊接位姿时繁琐的外参数标定,仅依靠传感器内部固有参数(应用前需校准)和焊接坡口图像的特征点坐标值,即可实现焊接坡口参数的在线检测,有效增强了传感器的适应性。通过对不同图像处理算法的改进和合理组合,对图像处理流程进行了优化。动态感兴趣区(region of interest,ROI)区域提取算法可快速寻获有价值的激光线和特征点所在区域,有效提升了后续图像处理速度;顶帽变换与自适应二值化组合,在将激光线灰度值均匀化的同时,实现了激光线与背景图像的有效区分。运用基于LOG(Laplacian of Gaussian)算子的边缘识别算法,可提取出激光线的单像素边缘;采用最小二乘法对所求得的激光中心线离散点进行直线拟合,通过联立直线方程求交点的方式,实现了对焊接坡口特征点图像坐标值的准确识别。借助Visual Studio平台,运用改进的图像处理算法、优化的图像处理流程和检测算法,对特征参数不同的V形焊接坡口进行检测试验,检测误差均在±4%以内,验证了所提出视觉传感器及其检测算法和图像处理流程的合理性和适用性。     

基于改进的soble算子和zernike矩遥感图像边缘检测

为了实现和提高对于遥感图像边缘信息和轮廓的提取,在传统经典的边缘检测soble算子的基础之上提出改进soble算子结合zernike不变矩的边缘检测方法.首先通过对应的滤波对于遥感图像的预处理,接着利用改进的soble进行边缘点存在的确定和计算.最后利用7*7的zernike矩对于图像边缘更加精确的定位及处理.通过实验可以得到,此方法相对于传统的经典边缘检测算法相比较定位更加准确,边缘检测轮廓和信息更加明显.     

基于掩模的畸变棋盘格角点检测与排序

针对当前棋盘格角点检测算法对畸变棋盘格角点检测不足的问题,提出了一种基于掩模的畸变棋盘格角点检测与排序的方法。对所采集的畸变棋盘格图像,依次经过预处理,图像降噪,闭操作和Canny边缘检测以明确其在背景中的位置。然后,采用改进的Shi-Tomasi角点检测算法识别并提取棋盘格的所有角点(包括边缘角点),再通过递归排序算法获取棋盘格行列角点的坐标信息。实验仿真结果验证了所提出的方法的有效性,且相比于基于传统的Harris角点检测,Shi-Tomasi角点检测的算法,对具有一定畸变的棋盘格图像角点,具有更优的检测识别能力。     

基于模糊推理的边缘检测

针对传统基于边缘邻域的一阶或二阶导数的图像边缘检测方法对模糊边缘图像不敏感的问题,提出了基于模糊推理的边缘检测算法.根据边缘点附近灰度分布的特征确定模糊规则,用min-max重心法模糊推理该点的边缘隶属度,实现边缘检测.实际图像处理结果表明,与传统算法相比较,新算法检测边缘效果明显.