主动型边界检测：理论与方法的研究

针对目前图象边界检测中存在的难点，本文系统阐述了主动型边界检测的思想，试图将边检测由传统的信号处理的过程转化为信息的能动提取过程，并介绍了在这一思想指导下进行的一些初步研究。     

基于边界检测和骨骼提取的显著性检测网络

目前一些方法通过多任务联合实现显著性检测，在一定程度上提升了检测精度，但仍存在误检和漏检问题，其原因在于各任务优化目标不同且特征域差异较大，导致网络对显著性、物体边界等特征辨识能力不足．基于此，借助边界检测和骨骼提取提出一种多任务辅助的显著性检测网络，其包括特征提取子网络、边界检测子网络、骨骼提取子网络以及显著性填充子网络．其中，特征提取子网络利用ResNet101预训练模型提取图像的多尺度特征；边界检测子网络选择前3层特征进行融合，可完整保留显著性目标的边界信息；骨骼提取子网络选择后两层特征进行融合，可准确定位显著性目标的中心位置；所提方法基于边界检测数据集和骨骼提取数据集分别对两个子网络进行训练，保留最好的边界检测模型和骨骼提取模型，作为预训练模型辅助显著性检测任务．为降低网络优化目标与特征域之间的差异，设计了显著性填充子网络将提取的边界特征和骨骼特征进行融合和非线性映射．在4种数据集上的实验结果表明，所提方法能有效恢复缺失的显著性区域，优于其他显著性目标检测方法．     

基于边界点方向的边界检测方法

提出了一种基于边界点方向的新的边界检测方法。由于充分利用了边界点的方向信息，该方法具有良好的总体性能，如抑制噪声能力强、边界呈单象素宽、定位精度高、运算速度快等。文中给出了实验结果及与其它方法的比较、分析。     

一种新的边界提取算法及其在接触角测量中的应用

提出一种基于子图像邻域梯度信息度量的边界提取算法,通过构造邻域信息映射矩阵并利用矩阵梯度信息度量值提取图像目标的有效边界,详细阐述了应用本文算法实现劣质液滴图像的边界检测及接触角测量的方法与步骤。实验结果表明:本文算法能有效地提取劣质液滴图像的目标边界,完成液滴接触角的自动计算,接触角计算结果与人工计算结果基本一致。     

基于目标检测的单目视觉半稠密语义地图构建

传统的视觉SLAM系统在机器人定位和制图工作中取得了显著的成功，但存在着缺乏场景信息、地图过于稀疏、单目相机初始化困难等亟待解决的问题。本文提出了MNS-SLAM（Monocular-semantic SLAM），将目标检测算法与单目视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术相结合，进而构建有助于环境理解的半稠密语义地图。首先，通过目标检测网络YOLOv4检测对象获取边界框和类别信息，通过消失点算法和二次曲面恢复算法由2D目标检测恢复出3D长方体及二次曲面，实现3D物体的位姿初始化。同时，引入了目标间相对位姿不变性的语义约束，构造了语义损失函数，将其添加到BA优化中，最后通过增量式3D线段提取，构建带有物体语义信息的半稠密地图。文中方法在TUM公开数据集和真实场景中进行试验，不仅构建了半稠密地图，同时添加了语义信息，为后端的优化提供了新的约束，相机的绝对和相对位姿误差表现出优于单目ORB-SLAM2的性能，有助于搭载单目相机的移动机器人感知和理解环境，执行更复杂的任务。     

无线传感网可信信息覆盖空洞检测策略研究

针对静止无线传感器网络运行过程中的覆盖空洞问题,研究并设计了一种基于可信信息覆盖模型的覆盖空洞检测策略.该策略挖掘和利用感测环境变量的空间相关性,通过栅格化将感测区域划分为多个方格,采用贪婪式策略对方格逐个计算其可信信息覆盖度,将其与可信信息覆盖阈值进行比较,进而判断可信信息覆盖空洞的数目和位置,最大可能地检测出所有可信信息覆盖空洞,并利用图像处理方法提取空洞边界.仿真实验结果表明所设计策略可有效确定可信信息覆盖空洞数目和边界信息.     

形态学边界增强算子及多界面检测中的应用

试管稠油油水界面准确检测对稠油破乳过程决策及操作优化具有重要作用。利用图像分析方法能够实时提取界面信息。由于稠油易附着玻璃试管,噪声严重,且不同界面明暗差异大,常规的图像界面提取方法难以同时提取不同界面。提出一种自适应边界检测算子,分别增强暗区域与亮区域。灰度形态学开运算,其运算结果分别膨胀和腐蚀处理,二者结果相减,增强暗区域。亮区域边界增强与暗区域边界增强是对偶运算。与传统的边界检测算子比较,该方法具有更好的抗噪性和定位能力。     

面向光伏电站识别的深度实例分割方法

针对遥感图像上光伏电站边界精细提取的难点，在传统分割网络上添加逐像素的类别信息约束，提出一种融合逐像素置信度模块的两分支深度实例分割网络. 该网络通过4个损失结构和2个分支结构来实现，纵向上保证了网络每一层的语义信息，横向上保证了目标检测分支和分割分支的信息共享，提升了网络对于光伏电站边界的识别能力. 采用国产GF-1数据进行新疆光伏电站提取实验，结果表明，当召回率为89.5%时，基于该方法进行光伏电站检测的准确率达到83.4%. 该方法可为新疆光伏电站动态监测提供支撑.     

基于肤色及深度信息的人脸轮廓提取

提出并实现了一种新的提取人脸封闭轮廓的方法.首先通过三目立体视觉系统获得彩色图和深度图,然后利用彩色图的肤色信息和深度图的深度信息而惟一确定的面部区域,最后再通过对面部肤色区域轮廓提取并结合活动轮廓模型(Snake)提取下巴,从而完成整个人脸轮廓的提取.该算法能够较好地提取人脸的轮廓线,克服了下巴边界难以从颈部区域提出的困难,定位精度高,边缘连续性好,满足了人脸轮廓特征提取的要求.     

基于3D激光雷达的实时道路边界检测算法

针对室外自然环境下无人自主地面智能车辆的道路检测问题,提出了一种基于3D激光雷达的道路边界检测算法.算法的原理是:根据道路区域与非路区域之间存在的高度跳变的特性,首先提取道路的可通行区域,然后把得到的障碍网格图利用线性鉴别分析(LDA)的分类的思想划分出最佳的左右非路区域,进而拟合得到道路的边界信息.试验结果表明,该边...     

高速公路路面识别技术研究

根据高速公路路面的基本特征,通过分道线特征点投影位置的计算,提取出了比较完整的当前车道分道线特征点。建立道路边缘灰度模型,采用Gabor变换多分辨率的特点,对图像按方向进行滤波处理。实现道路边缘线检测和拟合。实验结果表明,所讨论的方法在工程实践中有实际应用价值。     

基于时空上下文信息的混合交通视频检测算法

前景物体的边缘信息对混合交通视频检测的参数提取和表达具有非常重要的作用. 为克服孤立地利用当前图像无法准确提取边缘信息的问题,提出了基于时空上下文表达的混合交通边缘提取新算法. 在获取当前边缘信息基础上,结合运动目标的特征属性与时空上下文相关信息,通过检索文本的关联性,进行前景边缘提取. 实验表明,文中算法能够准确而充分利用上下文信息实现前景边缘的提取,前景边缘的有效提取率可达95%以上,为后续混合交通视频检测的分类识别和参数提取提供了有效的依据.      

基于改进U-Net 神经网络的图像去噪算法

摘要：针对目前常见的U-Net网络结构以及现有的图像去噪算法在去除图像噪声时，处理后得到的图像较为模糊且图像的边缘纹理过于光滑缺乏真实性的问题，提出了一种改进的U-Net网络结构去噪算法。它由去噪模块以及边缘信息提取模块组成,首先,利用 U-Net＋＋中的跳跃连接应用到原始的U型去噪子网中,密集连接的U型去噪网络可以減少编码器与解码器特征映射之间的语义差距,还原出更清晰的图像。其次,基于VGG-16网络结构的边缘信息提取模块对去噪网络处理后的图像进行特征提取,同时反向优化U型去噪模块，还原出更真实的图像。实验表明，在常见的 Set5、Set12、Kodak24和CBSD68 数据集上测试所提出的算法，在图像的客观评价指标上均优于目前具有代表性的去噪算法，同时图像的边缘细节和纹理特征更清晰真实,视觉效果上更好。     

短小零件直线度误差的高精度测量方法

针对短小零件直线度的高精度测量,提出利用机器视觉与光学放大的方法。通过获取零件边缘图像,提取坐标,评定直线度误差值。针对边缘图像的特征,提出了利用改进的算法提取边缘,利用自标定方法进行系统标定。通过采取不同提取点数的对比试验结果表明,该方法不仅具有较高的测量精度,并且对于测量点数的选择具有指导意义。     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法.首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取...     

基于数学形态学的香梨果梗提取方法

果梗是香梨品质分级的重要指标之一。本文在香梨图像经过背景分割和边缘检测获取边缘图像后,提出一种利用数学形态学方法对香梨果梗进行自动提取的新方法。利用MATLAB 7.1软件平台开发了香梨果梗自动提取的计算机视觉检测软件。研究结果表明,该方法对香梨果梗的提取的正确率为90.7%。     

一种自动分割视频对象的新方法

提出了一种视频对象自动分割及跟踪方法。该算法首先进行相邻帧差分检测和Canny边缘提取,得到相邻帧差分边缘模板;其次在相邻帧差分边缘和当前帧边缘的基础上,检测出视频对象的初始边缘模板。然后分为快变和慢变两部分进行跟踪,并对视频对象边缘模板更新以适应对象的运动;最后根据跟踪更新出的视频对象二值边缘模板,通过文中提出的填充技术及模板轮廓修正得到精确的视频对象模板提取出视频对象。实验验证表明,该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外,算法还具有简便、准确性高的特点。     

一种改进的变分水平集车辆检测技术

针对传统运动目标检测算法存在适应性差、对噪声较敏感等缺点,提出一种基于变分水平集快速提取边缘模糊运动目标的方法。该算法利用主动轮廓模型进行边缘检测约束,并结合变分水平集方法进行二次演化获得准确的图像分割。实验证明,该方法能够快速准确的分割运动目标,对于复杂环境有较好的适应性和鲁棒性。     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

一种基于关联度的边缘检测方法

边缘检测是决定图像后期处理及理解的基础,本文提出了一种基于不同权重系数的关联度图像边缘检测算法,该算法以Sobel算子模版为参考序列,通过序列之间的关联度区分边缘点和非边缘点,实验表明,该算法能准确的检测出图像的边缘信息,且其随着权重系数的不同体现出不同的抗噪性．