焊缝图像边缘线提取的一种有效算法

基于机器视觉智能焊接自动化,提出了一种有效的焊缝识别算法.通过对图像进行滤波、图像锐化、二值化增强,以及针对二值化后的图像以形态学滤波方法进一步滤除图像中的孤点噪声等方式,采用Roberts边缘算子提取出焊缝图像的边缘,并利用骨架运算提取.在预处理和检测时都使用感兴趣区域.结果表明,该算法具有良好的实时性、可靠性和鲁棒性.     

尿液显微图像检测中的目标自动定位

尿液显微图像是典型的弱边缘图像,基于Snake模型的改进算法能有效改善对尿液显微图像中有形成分进行分割的效果.针对在弱边缘图像实施Snake算法前的预处理,提出一种如何对图像中各个有形成分进行目标中心自动定位以及对snake点实现自动初始化设置的新算法,特点为采用了图像二值化、数学形态学等处理方式.实验表明了算法的有效性.     

不变伪线矩算法在运动船只目标识别中的应用

为准确得到港口运动船只的特征、且在节约系统资源的同时快速高效地跟踪目标,结合传统不变矩和不变线矩的特点,提出了一种基于不变伪线矩的目标识别算法.进行计算复杂性分析,验证了算法的快速性;同时分析了不变伪线矩的稳定性.使用新算法得到图像中各目标的计算区域,并对计算区域进行边缘检测预处理,通过二值图像计算得到不变伪线矩.评估了新算法的不变伪线矩性能,并进行了仿真测试与分析.结果表明,该算法在准确得到运动目标所在区域特征的同时提高了运算速度,并成功应用于运动船只智能监测系统.     

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%.     

多车道复杂环境下前方车辆检测算法

为了解决智能车安全辅助驾驶系统中前方车辆目标的检测问题,提出了一种基于改进阴影多特征与深度网络学习的车辆检测算法。基于前方车辆与本车存在安全距离,选取道路图像底部几行作为候选道路背景并对其预处理排除干扰,通过差分得到车底阴影增强图像。利用自适应阈值法确定图像灰度分割阈值并对道路二值化图像进行形态学预处理。然后,利用最小外接矩形框选候选车辆目标,结合车底阴影几何位置特征、对称度特征进行滤波生成车辆假设。最后,基于局部二值模式纹理特征和深度学习方法验证车辆假设。实验结果表明:在复杂干扰的多车道环境中,算法可以有效地检测前方车辆目标。     

基于边缘增强的红外图像二值化算法

提出了一种基于边缘增强的红外图像二值化算法。通过对自适应形态学边缘增强方法的改进,使得二值化结果有效地保留了红外图像的边界特征,是一种有效、实用的图像二值化方法。     

基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配

为了准确地对人的身份进行识别,提出了一种基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配算法.静脉图像经预处理后得到二值图像,该算法首先对二值图像进行细化处理,得到了静脉的骨架信息;然后,标注4连通区域并寻找到与连通区域相连接的端点与交叉点;再利用最小距离法将连通区域的边缘逼近成若干条线段,将线段角度作为特征;最后,利用改进的最长公共子序列算法,进行了局部区域匹配,并利用改进的豪斯多夫距离算法进行整幅图像的匹配.实验表明,该算法获得的图像特征具有较高的区分度,识别效果受采集静脉图像中信息缺失的影响较小,正确识别率可达到96%以上.     

基于OpenCV的古籍边缘检测技术研究

针对古籍图像自身特点,采用二次滤波改进Canny边缘检测方法,通过图像预处理、Canny检测、边缘修正、二次滤波等步骤对古籍图像进行边缘检测,并给出基于OpenCV算法,通过实验表明该方法有效地提高了古籍边缘检测的效果。     

白线焊缝跟踪系统中的图像处理方法

设计了适合于白线焊缝跟踪系统的图像处理算法,利用同态滤波、二值化等方法实现对采集图像的预处理,运用Hough变换法提取图像的特征边缘,并由此确定边缘位置,通过D/A转换将位置偏差量反馈成电压,控制伺服电机推动探架转动,保证探头实时跟踪焊缝.实验结果表明,该图像处理算法检测效果理想,检测精度达到±1 mm内.     

基于卡通纹理分解和NSCT的卫星云图边缘提取

为方便提取云图的缓变边缘,提出了基于卡通纹理分解和无下采样轮廓波变换(NSCT)的卫星云图边缘特征提取算法。首先使用基于张量扩散的卡通纹理分解对卫星云图进行预处理,减小云图中噪声和纹理的影响,将云的缓变边缘转化为阶跃边缘;然后依据NSCT域中高频系数的正负关系和相关性进行边缘特征提取。通过实验,将文中算法分别与基于投影卡通纹理分解的预处理算法、小波多尺度积、NSCT模极大值和NSCT多尺度积等边缘特征提取算法进行比较。结果表明,本算法可更准确地提取云的边缘,且受噪声和纹理的影响小,边缘的连续性更好,为准确地进行云分类提供了保障。     

活体虹膜图像识别技术中的预处理

鉴于虹膜图像的预处理在虹膜识别技术中的重要地位,本文提出一种活体虹膜图像识别的预处理方法。运用数学形态学的知识,首先采用最小二乘法定位虹膜内边缘和检测上下眼睑,接着利用改进的随机Hough变换方法定位外边缘,然后采用双阈值法检测睫毛,最后对分割处理的虹膜区域归一化及进行去噪与增强处理。实验结果表明：本文的预处理方法,能从几个方面提高速度和精度,节省了整个虹膜识别的时间。     

基于初级视觉模型的Hough变换的改进算法

Ｈｏｕｇｈ变换是图象分析的重要工具之一，但是Ｈｏｕｇｈ变换的运算量很大，这给实际应用带来很多不便，文章提出了一种基于初级视觉模型的Ｈｏｕｇｈ变换的改进算法，该算法可以大大地降低算量，降此之外，该算法可以直接针对原始图象进行，而不是象普通方法那样针对边级图象进行，因此可以省略图象的预处理，边缘提取等步骤，从而进一步加快处理速度。     

基于边缘流和区域合并的岩屑颗粒图像分割

边缘流分割算法可利用图像的多种特征进行准确的图像分割,但传统的边缘流分割算法运算复杂度高,容易造成过分割.针对这些问题,作者对边缘流算法进行改进,并提出一种基于边缘流和区域合并的图像分割方法.该方法首先对原始彩色图像进行改进的边缘流分割;再通过曲线演化和边缘连接得到封闭的边缘;最后根据区域颜色相似度对初分割的图像进行区域合并,得到最终的分割结果.实验表明,该方法提高了分割效率,解决了过分割问题,将该方法应用于岩屑颗粒图像分割取得了较好效果.     

基于TCM-KNN算法的数据预处理问题研究

就基于数据预处理的入侵检测系统进行了研究,并针对数据预处理子系统,提出了一种有效的预处理方法,即将对数据源的基本处理和基于TCM-KNN算法的数据预处理聚类器相结合。实验证明,经过预处理的数据,不仅使不完整信息数量和攻击数据数量大大减少,而且使入侵检测系统的检测率得到了进一步的提高,误报率得到了进一步的降低。     

旁路耦合电弧MIG焊熔池边缘提取算法

对一种新型高效多弧焊接方法——旁路耦合电弧MIG焊(DE-GMAW)在连续大电流焊接条件下的焊接熔池图像进行被动视觉采集和熔池边缘提取算法研究,为降低熔池周围电弧信号对边缘提取结果的影响,提出一种新的图像预处理算法,并在对比6种微分算子边缘提取结果的基础上,提出一种新的熔池边缘提取算法.结果表明:新的图像预处理算法可以...     

基于三支决策的触摸手势识别算法

为了提高人与机器人交互过程中对触摸手势的识别能力,提出一种基于三支决策的触摸手势识别算法.通过对触摸手势数据集CoST(corpus of social touch)的分析以及结合其他领域的研究,提出2种数据预处理方法“截取”和“去背景”,并从6个不同角度提取了特征,包括基本特征、基于直方图的特征、序列特征、梯度特征、接触面积特征和基于每个传感器的特征.以随机森林为分类器采用十折交叉方法进行了验证,发现不同的预处理对于不同触摸手势的识别有不同的效果.为了融合不同预处理的优势,引入三支决策的思想,将m分类问题转化为m个2分类问题,使用统计的方法计算每个二分类的三支决策阈值,按照一定的先后顺序和权重指标对经过不同预处理的分类结果进行决策筛选.仿真实验结果表明,基于三支决策的触摸手势识别算法在一定程度上达到了融合的效果,并提高了触摸手势的识别率.     

X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别

根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。     

一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.