一种基于投影曲线的PCB图像配准方法

利用参考法对印刷电路板(printed circuit board,PCB)进行检测时的关键步骤之一就是对PCB图像的精确定位,对此提出一种基于投影曲线的图像配准方法.该方法将采集到的彩色图像转化为灰度图像,利用减影法将待测区域与背景分离并得到不含背景信息的目标图像后,利用Radon变换提取相关投影曲线.通过曲线相似性判断及投影坐标比较得到图像偏差量并加以校正.从仿真测试结果可以看出,实验计算简单、误差微小、计算精度要求低、具有普遍实用性.     

一种基于圆差异算子的眼睛垂直定位方法

提出了一种新的眼睛垂直定位方法,先利用圆差异算子对原始图像作变换,并对变换后的图像作垂直方向的积分投影,搜索投影曲线上最大的三个极值点,得到眼睛的可能位置,再对每个极值点的所在区域作水平方向积分投影,利用水平投影曲线的波峰数条件过滤眼睛以外的其他点,最后利用人脸的结构特点确定出眼睛点的垂直位置．通过在Yale照片库上的实验说明该方法具有很高的定位准确性．     

人眼定位算法与人脸图像标准化

提出了一种改进的人脸图像标准化算法.该算法先利用改进的人脸图像的垂直灰度积分投影确定脸的左右边界,再根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼睛的大致高度.利用由上述方法得到的参数对人脸进行第一次裁剪,然后对人眼精确定位,最后对图像进行旋转、剪切和缩放,获得人脸的标准图像.采用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该算法消除了背景、头发等干扰,保留了人脸识别所需的主要信息,有利于后续的特征提取与识别.     

基于混合投影峰分析的人眼定位方法

利用灰度投影曲线检测预处理后的人脸图像眉眼区域,并分割左右眼区域;结合梯度投影和方差投影函数构造区域混合投影函数,分别对左右眼区域进行混合投影;分析一系列的投影峰,筛选后得到眼睛中心的准确位置.在ORL和BioID人脸库上的实验表明：在姿态和光照变化较大及佩戴眼镜的情况下,利用混合投影函数峰分析定位眼睛的结果优于单个投影曲线.     

基于投影的CT图像金属伪影非线性权重校正

为抑制计算机层析造影(CT)系统重建图像中出现的金属伪影,提高图像的质量,采用一种基于金属投影非线性权重衰减的方法进行校正。对原始的投影直接重建,在得到的图像中利用阈值分离出金属区域,并重新对该金属区域进行投影,便得到原始的投影中金属投影的区间。只对该金属投影进行合适的非线性衰减。再用传统的滤波反投影方法重建图像。数值模拟表明,该方法不但能基本消除由射线硬化和射线剧烈衰减而引起的金属伪影,而且能保留金属信息,同时能增强金属区域不同部分之间的对比度,使得重建图像的质量得到很大的提高。该算法计算复杂度较小,实现简单,具有较高的实用价值。     

基于差值图像及肤色特征的人脸定位方法

该文提出一种用于安保监控系统中提取人脸的实用有效方法。该方法利用运动序列图像之间的差分图像，检测出运动目标区域，得到运动目标子图像，剔除大部分静止背景的干扰。随后对于图像进行肤色映射，得到二值图像，对二值图像进行水平和垂直投影，确定人脸的左右边界和上下边界，从而得到人脸的准确定位。该方法在工程上有效且计算量较少，可以达到实时需要。     

一种抗旋转、抗尺度变化的图像匹配算法

在研究圆投影、参数化模板、直方图不变距的基础上,提出了一种基于圆投影矢量和变换与参数化模板相结合的图像匹配算法.首先用计算量较小,并具有旋转不变性的圆投影矢量和变换的方法对输入图像进行投影,将图像投影到矢量空间当中,然后采用参数化模板的方法对图像进行可变尺度的匹配选出可能性较大的匹配点,最后利用图像的直方图的不变矩做进一步的匹配.解决了模板图像与待测图像之间存在旋转和尺度变化的问题,同时采用欧氏距离进行匹配,避免了传统方法中计算相关函数的巨大计算量.实验表明这种算法不仅提高了匹配的速度,而且在目标图像发生     

棉田喷药农业机器人的导航路径识别

为研究棉田农药喷洒机器人导航路径识别方法,以自然环境下采集的棉田图像为研究背景,在Lab色彩空间进行处理,把棉株从土壤背景中识别出来。通过最大方差阈值分割法将图像转化为二值图像,并经过中值滤波去除噪声。二值图像垂直方向投影做直方图,利用波谷位置确定左右垄分界线。根据左右垄棉株位置平均得到导航离散点,通过Hough变换得到导航路径,进而得到导航控制参数。利用坐标系转换关系将图像坐标系中的导航信息转换到世界坐标系,从而控制机器人行走。基于AS-R机器人对连续动态图像进行分析,该方法获得的导航参数是完全可行的。     

着陆过程中机载相机姿态估计的球面投影方法

针对飞行器进近着陆中的自主导航问题,提出了一类基于机场跑道边缘信息的姿态估计方法.首先,获取不同姿态及高度下机场航拍图像,对图像进行边缘检测,将边缘点投影到球面上;然后,利用球面的几何性质得到跑道边缘在球面上投影的交点位置,交点位置和飞行器姿态是一一对应关系;计算得到机场跑道边缘球面投影的交点位置,利用对应关系得到飞行器的姿态角.三维仿真环境验证了所提方法的有效性.提出的方法能够获得飞行器下降过程中的姿态角的信息.     

基于统计投影法的图像检索

提出一种基于统计投影法的图像检索方法．首先把图像转换为HSI颜色模型,把网像分块并提取分块的主色调和主灰度,然后将图像的主色调和主灰度分别在水平和垂直2个方向上投影,得到4个投影直方图、最后使用这4个投影直方图的的前三阶中心距作为特征,计算图像相似度．     

利用投影最小距离的车牌校正优化算法

提出一种利用字符投影最小距离进行的车牌校正方法.该方法根据车牌垂直旋转计算字符区域在垂直坐标轴上的投影,利用投影的最小距离获取垂直倾斜角度;根据车牌水平错切计算字符区域在水平方向投影,利用投影最小距离获得水平错切角度;最后进行仿射变换,并利用双线性插值对图像进行校正.校正过程中,采用折半查找和记录校正角度,最后利用原始图像校正一次获得结果图像来优化算法,以减少计算次数和毛刺的产生.该方法不依赖车牌边框特征,抗干扰性强.实测车牌图像证明,该方法具有较高的鲁棒性和工程实用性.     

自然场景中字符型交通标志的检测算法

提出一种检测城市和高速公路环境中字符型交通标志的新方法.首先,在输入图像中分割出蓝色和墨绿色区域,用形态滤波和形状标记图判断交通标志的候选区域;其次,将候选区域的彩色图像灰度化,用Otsu算法计算候选区域灰度分布直方图的阈值,并对其进行分割,得到包含字符的二值图像;然后,将候选区域的二值图像向垂直方向上投影,用3次样条拟合算法对其进行拟合,利用曲线的性质,找到拟合曲线中的局部极小值点,分割出包含字符条形区域;最后,将条形区域向水平方向上进行投影和曲线拟合,查找局部极小值点并分割出单个字符区域,再进行形态过滤,分割并定位交通标志中的字符.实验结果表明:该算法的字符查全率高于84％,准确率超过92％.     

无铅焊点鲁棒定位的灰度积分投影算法

针对自动光学检测系统因焊点定位不准确而导致的误判问题,基于灰度积分投影技术提出了一种焊点定位的鲁棒算法。首先对焊点图像进行预处理,利用焊点的颜色特征对图像进行二值化,将焊点从PCB图像中分割出来,然后分别利用焊点特征的水平和垂直灰度积分投影曲线,以焊盘窗内焊点像素的面积最大化为目标,找到焊点的定位坐标,以实现准确的焊点定位。另外,在算法中,通过引入Blob评价函数区分焊点与噪声,从而有效地减少噪声的干扰,提高了定位算法的鲁棒性。实验结果表明,对变化多样的Chip元件焊点,该算法具有较高的定位精度。     

基于数字图像处理的单条输电线路曲线提取

对输电线路实时监测的工作中,为方便计算重要参数、获取有用信息,采用数字图像处理的方法提取出相邻两个塔杆之间的单条输电线路曲线。首先,输电线图像采取一系列预处理,得到输电线路的边缘提取图像。然后,在一般的边缘跟踪算法(俗称"小虫爬法")的基础上改进,并进行边缘跟踪。最后,将人机交互与边缘跟踪算法相结合,对输电线路进行特征点选取及多次修正,即可去除图像中的复杂背景,得到单条输电线路的曲线。经实验验证,此种方法能有效提取出单条输电线路曲线。     

基于相位一致性和Hough圆的贴片机视觉定位系统的研究

针对贴片机关键技术中的视觉定位进行了研究。由于图像的亮度对定位的影响比较大,给出一种结合相位一致性与Hough圆的方法。利用相位一致性分别对采集到的PCB板上的一对对角线上的两个Mark圆进行边缘检测,用Hough圆变换分别检测两个Mark圆在图像坐标系下的圆心坐标。由两坐标系间的关系,将其转换成机器坐标,计算出PCB板的偏转角;再以其中的一个Mark圆为参考点,利用PCB板中的数据库信息,计算出PCB板上各元件的实际机器位置,上传到控制机。实验结果表明,这种方法定位精度较高,对图像的亮度和对比度影响较小,抗干扰性好。     

直线检测的灰度投影积分方法

为了提高图像上直线检测的鲁棒性和精度,提出一种灰度投影积分(GP I)方法。GP I方法将需要检测的图像直接在直角坐标空间沿某个投影方向进行投影,将对应到同一投影点的像素灰度值进行累加,得到灰度投影积分向量,再旋转投影方向计算不同投影方向的灰度投影积分向量,从而得到一个原图像的灰度投影积分矩阵,再由该矩阵的极值元素所在的行和列求出图像中直线的方程。实验结果表明,GP I方法不需要事先提取边缘点,就能够快速准确地检测出图像中的直线,避免了传统方法在提取边缘点时阈值选取不当带来的直线检测误差。     

多相图像分割的多尺度变分水平集方法研究

由于传统的Chan-Vese模型无法分割多个同质区域的目标,多相水平集方法会产生区域重叠问题。提出了多相图像分割的多尺度变分水平集方法,使图像各相互相独立,避免分割区域的重叠和漏分。同时,利用小波变换将图像分解成多尺度的逼近子图像,在子图像上进行图像分割,采用插值法将粗尺度上演化曲线投影到细尺度上作为初始轮廓线,逐层分割直到原始尺度图像,有效抑制噪声并提高了计算速度。实验结果表明,该方法比传统的方法能更快速有效地分割图像。     

基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法

针对红外图像对比度低、细节不清晰和视觉效果模糊的缺点,提出了基于侧抑制系数的红外图像细节增强算法。通过分析指数分布侧抑制系数计算方法的不足,提出利用二次函数分布计算侧抑制系数的方法,提高算法增强红外图像细节的能力,利用红外图像本身的灰度信息自适应地调整侧抑制系数的参数,进而自适应确定侧抑制网络,对图像目标和背景进行不同程度的抑制,结合临界可偏差(just noticeable difference,JND)曲线中得到的人眼视觉分辨率特性,对图像进行能量恢复调整,使图像均值保持在人眼适宜观察的状态。仿真结果显示,与自适应指数函数侧抑制算法相比,算法处理后的红外图像对比度、信息熵以及信噪比都得到提高,图像细节更加清晰,视觉效果得到明显改善。     

基于运动轮廓标记提取的分水岭运动目标检测

针对运动目标差分相乘产生的空洞问题,提出了一种基于运动区域轮廓信息和自适应标记约束的分水岭运动目标检测新算法,来实现移动机器人平台上较大运动目标的完整检测.首先,结合相位相关法和Fourier-Mellin变换配准图像的缩放和平移量;然后,利用运动区域轮廓信息和分层投影法来提取前景和背景标记.先通过连续三帧配准图像差分相乘方法检测出运动区域轮廓,并结合形态学腐蚀、膨胀操作和投影法生成前景和背景标记模板;再将前景和背景标记模板分为若干层,通过水平投影得到每一层轮廓的边界点,并按一定方式连接得到前景和背景标记;最后,根据重构的梯度图像,用标记约束分水岭分割出完整的运动区域.实验结果表明,该算法能够准确完整地分割出规则和非规则运动目标,具有较好的实时性.     

基于纹理特征的穿梭分析系统动物检测算法

引入图像处理技术对实验动物进行穿梭分析是定量测定动物行为学改变的重要手段.本文针对穿梭实验箱底部的构造特点,提出采用LBP纹理特征构建背景模型的方法来检测实验动物;首先计算实验箱底部图像的LBP纹理特征,并以该特征构建背景模型,进而分析实验动物进入实验箱后的纹理特征图像并利用背景差分法获取前景目标,最后通过对前景图像进行两次投影得到实验动物的中心坐标,从而完成目标检测.实验结果表明该方法充分考虑了实验动物和实验箱在纹理特征上的区别,可以实时可靠地完成实验动物的检测和定位.