一种基于灰度投影的中国象棋棋盘角点检测算法

提出了一种中国象棋棋盘角点检测的算法． 首先采用LSD 算法检测出棋盘灰度图像中的大部分直线,然后通过使用基于灰度值区域的投影直方图和基于LSD 算法的直线交点检测两种方法,精确地检测出象棋棋盘的角 点．最后通过实验,验证了算法的有效性和实时性,对于棋盘的亮度变化、棋盘畸变和边缘模糊具有良好的适应性．     

基于亚像素边缘的棋盘格的角点检测

棋盘格标定广泛应用于高精度机器视觉中。针对棋盘格标定中最关键的角点检测技术,本文提出了一种基于亚像素边缘的角点检测算法。先确定棋盘格边缘线法线方向,再在法线方向插入虚拟像素;根据边缘像素灰度变化趋势,用反正切函数进行曲线拟合;然后通过曲线梯度,确定亚像素边缘。在得到各亚像素边缘后,根据边缘相交形式,采用形心法确定角点位置。本算法建立了边缘法向方向亚像素定位算法,不受棋盘格角点方位影响。采用结合像素插值和灰度曲线拟合的方法提取亚像素边缘,有效的提高检测精度。实验表明本算法相对Harris角点检测算法精度提高一倍。本算法已成功应用于石油管螺纹的图像检测中,满足实际应用需求。     

一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法

长焦相机采集近距离棋盘格图像时易出现相机离焦现象，导致棋盘格图像产生散焦模糊，极大地增加了相机标定的难度，同时传统的Harris角点检测算法对散焦模糊的棋盘格图像进行角点检测的结果即使经过非极大值抑制处理也仍然存在大量冗余角点.针对上述问题，基于随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法提出一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法.首先，引入感兴趣区域将Harris角点检测的区域缩小到棋盘格区域以避免背景干扰；其次，采用随机抽样一致算法替代传统的非极大值抑制方法剔除冗余角点；最后，针对模糊棋盘格图像的特性构造新的响应函数，进行亚像素级角点定位，从而得到精确的角点坐标.结果表明，改进的Harris-RANSAC算法对模糊棋盘格图像进行角点检测时耗时短且精度较高，角点检测的反投影误差仅为0.432像素.     

黑白棋盘格角点检测算法

分析了现有棋盘格角点检测算法存在的不足,提出了一种新的棋盘格角点检测算法.该算法定义4个特征方向,并通过黑白检测算子(BW)检测特征方向上像素的灰度分布特征,获得像素级精度的角点坐标位置;再根据局部窗口内响应值的相似度与影响因子对角点坐标加以修正,实现了亚像素级精度的角点坐标定位.该算法对图像的旋转和亮度变换具有鲁棒性.将本方法应用于实际拍摄的棋盘格图像,证明了其对棋盘格角点检测的有效性和实用性.     

采用Hough变换和灰度变化的图像角点检测法

根据棋盘格图像的特点,提出了一种新的棋盘格角点检测方法.对图像进行边缘提取后,得到两组相互垂直的直线组,通过Hough变换求出直线组的代数方程,采用代数方法求两组直线之间的交点,确定角点的初始位置.对每一初始角点邻域采用灰度变化检测方法进行精确的角点定位.该方法既保证了角点检出的正确性,又提高了角点坐标的检出精度.试验结果表明,该方法具有较好的效果和较强的鲁棒性.     

基于凸包的棋盘格角点自动识别与定位方法

 采用Harris方法提取角点,应用对称算子剔除棋盘格外圈角点与伪角点,基于灰度梯度方法精确提取棋盘格亚像素角点。在此基础上,提出了基于凸包的棋盘格角点分层识别与自动定位方法,实现了棋盘格角点物像坐标的自动匹配,从而可实现摄像机自动精确标定。实验结果表明,该方法具有较高的精度与可靠性,适合于摄像机在线自标定。     

摄像机标定的棋盘格亚像素角点检测

针对传统最小核值相似区(small univalue segment assimilating nucleus,SUSAN)算子对棋盘格角点检测时会将角点与边缘混淆的缺点,提出了一种运算速度快、定位精度高的改进SUSAN亚像素角点检测算法。根据SUSAN模板中角点的特性,提出了灰度对称度的概念,利用灰度对称度区别出棋盘格的角点和边缘。在利用改进的SUSAN算子进行亚像素角点检测时,综合应用了索贝尔边缘算子、灰度平方重心法等方法。提出的亚像素级角点检测方法快速有效,在摄像机标定试验中,其重投影平均误差小于0.2个像素。     

棋盘格图像角点坐标亚像素提取方法

针对基于视觉测量的物体位姿测量系统要求标定系统精度较高的需求,提出了一种自动识别和亚像素提取黑白平面棋盘格模板图像内部角点的方法.该方法在详细分析了棋盘格图像局部特性的基础上,建立了准确高效的改进SUSAN角点检测算法和精确的亚像素级提取角点坐标的方法,计算出总体标定误差为0.2个像素.通过实验验证了该算法的可行性和有效性,能够为高精度标定系统提供可靠数据.     

基于几何约束的高精度特征点检测和相机标定

针对高精度特征点检测和相机标定问题,提出了一种基于几何约束的角点检测和相机标定方法.该方法首先用传统的方法提取图像中的角点,以此为初值从图像中搜索棋盘格边缘,然后对边缘数据进行拟合,并将拟合得到的三次曲线的交点作为真实的角点,最后以这些角点为特征点进行相机标定.实验结果表明,加入几何约束后能大幅提高特征点提取的准确度,从而显著提高相机标定的精度.     

棋盘格模板角点的自动定位

棋盘格模板角点的定位是摄像机定标过程中的重要环节,定位的正确与否直接关系到定标的成败.提出了一种利用棋盘格模板图像中的消失点和栅格线特征以及局部灰度特征,实现棋盘格模板角点自动定位的方法.结果表明,与手动定位相比,该方法明显地减少了定位过程所用的时间,提高了工作效率,尤其适合于利用多幅棋盘格模板图像对摄像机进行自动化定标.     

基于视频图像的公交车人群异常情况检测

为了加强公交安全防范,提出了一种基于视频图像的主要体现为过快移动速度的公交车人群异常情况检测方法。根据人群运动轨迹确立图像感兴趣区域;利用改进的Vi Be算法提取运动目标,缩小数据处理范围;用Shi-Tomasi角点检测算法提取特征点;最后利用带修正系数的金字塔Lucas-Kanada光流法提取运动目标速度信息,进行异常情况的检测。实验表明,与基本Vi Be算法相比,改进后的Vi Be算法对光照具有更好的鲁棒性,该人群异常检测方法正确率达86.4%以上。     

基于Harris多摄像头孔壁图像的全景拼接技术

提出一种适用于多摄像头孔壁图像畸变校正和全景图像拼接的算法。为获取360°孔壁图像信息,采用四个广角镜头成像设备采集图像,针对孔壁图像的特殊性,提出一种改进的畸变图像校正算法。首先通过平面网格模板法进行摄像机标定,计算畸变参数,为消除孔壁曲率的影响,提出基于参数微调的畸变图像校正算法。并且通过双线性插值算法进行灰度重建。其次为消除孔壁曲率造成的边缘信息的缺失,提出柱面信息还原法将图像展开,还原孔壁的真实像素信息。通过改进的Harris角点检测算法提取图像角点,利用RANSAC算法进行匹配对提纯,计算变换矩阵,采用融合速度较快的渐入渐出融合算法,得到孔壁全景图。     

基于Shi-Tomasi角点验证的线段提取算法优化方法

针对现有的线段提取算法在图像中的天空、阴影、玻璃以及地板等模糊区域提取出较多的无意义线段的问题，提出了一种基于Shi-Tomasi角点验证的线段提取算法优化方法(ST-Lines算法):首先，使用经典线段提取算法进行线段提取；然后，采用Shi-Tomasi角点检测算法提取角点，并利用滑动窗口对所得的角点进行非极大值抑制；最后，根据线段长度、线段端点圆形框内的角点分布情况以及K最近邻算法对每条线段进行有无意义验证，尽可能多地剔除无意义线段。并利用YorkUrban线段数据集，对ST-Lines算法与原线段提取方法进行测试对比。对比结果表明:ST-Lines算法在平均准确率、F-score、平均线段长度上有所提高，且降低了平均线段数量。     

基于优化ORB算法的图像角点特征匹配方法

针对传统ORB算法的图像角点特征匹配精度不高的问题,提出基于优化ORB算法的图像角点特征匹配方法;首先使用Shi-Tomasi算法检测图像角点特征,然后使用BRIEF和SURF相融合算法生成图像角点特征双描述子序列并使用随机投影原理进行降维,最后使用优化的匹配算法进行匹配,简称ShiTomasi-SURFORB算法,仿真实验通过统计角点特征数、角点特征匹配数、角点特征正确匹配数、角点特征匹配精度、角点特征匹配精度率、图像匹配时间和图像匹配时间率共7个指标进行分析;分析结果表明:ShiTomasi-SURFORB算法与传统ORB算法相比,在图像角点特征匹配时间方面提升了9.46%,但在图像角点特征匹配精度方面提升了8.88%,为图像角点特征匹配提供了一种更加均衡的解决方案。     

摄像机标定角点点阵的多尺度检测和亚像素定位

为改进角点检测算子的检测性能,提出一种最佳尺度估计的方法.该方法结合X角点检测算子和递推方法,可以明显提高棋盘格角点阵列检测的精度和鲁棒性.通过实验验证了该方法的有效性,为基于多幅图像的摄像机定标过程自动化创造了条件,以便于极端环境下的机器视觉应用.     

基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计

提出了一种新的基于人眼特征信息的驾驶人眼视线估计的算法,且研究使用普通的摄像头。采用Harris角点检测算法对驾驶人上、下眼睑外轮廓进行角点检测,拟合人眼轮廓曲线;再对人眼区域图像进行色彩空间转换提取灰阶值分量,图像亚像素下进行Hough边缘检测,设定相应的虹膜边缘曲率阈值,准确识别人眼虹膜边缘信息。算法结合虹膜和人眼轮廓信息对驾驶人眼视线进行估计。将提出的算法应用到实车试验中,采用facelab5眼动仪对驾驶人视线估计角度结果进行验证。试验结果表明,所采用的人眼视线角度估计算法在实际的驾驶环境中准确率较高。     

利用各向异性高斯方向导数相关矩阵的角点检测方法

为了抑制图像边缘上的局部变化和噪声对角点检测的影响,提出了利用各向异性高斯方向导数自相关矩阵的角点检测算法.该算法首先利用Canny边缘检测器提取图像的边缘映射;然后用各向异性高斯方向导数滤波器对输入图像进行平滑,对每个边缘像素,利用它与相邻像素之间方向导数的相关性构造自相关矩阵;若边缘像素点的自相关矩阵所对应的归一化特征值的和是局部极大值,则标记该点为角点.与传统的基于轮廓的角点检测方法不同,文中提出的方法利用的是邻近像素的方向导数的相关信息,而不是轮廓曲线的曲率,因而具有更好的稳健性.实验结果表明:在无噪声和含噪声的条件下,该检测方法与已有的3种算法相比,平均配准角点数分别提高了7.4%和9.3%左右,平均定位误差分别降低了10%和15.2%左右.     

基于数字图像的混凝土桥梁裂缝检测技术

应用visual C++6.0语言编制程序,研究了基于数字图像的桥梁裂缝检测方法,深入分析评价了图像灰度化、棋盘格角点求解像素率、滤波除噪、边缘检测等图像处理算法,实现了基于视频(或图像)的桥梁裂缝宽度计算和软件系统,并用15幅桥梁裂缝图像验证了其裂缝检测精度.结果表明:本文提出的裂缝识别方法能较好地用于钢筋混凝土桥梁和B类预应力混凝土桥梁的裂缝检测,当裂缝宽度大于0.3 mm时,图像计算出的裂缝宽度值与实测值非常接近,相对误差在6％以内;当裂缝宽度为0.2～0.3mm时,相对误差在10％以内.     

基于果蝇优化算法的零件图像边缘检测算法研究及应用

为实现零件图像的边缘检测,针对传统基于微分的边缘检测算法存在边缘点定位不准确、角点漏检等不足,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的零件图像边缘检测算法.该算法首先通过Canny算子得到边缘点的先验知识,再利用希尔伯特变换提取角点信息,以边缘点和角点信息作为启发信息,建立基于FOA的零件图像边缘检测模型,最后通过随机平均移动机制和循环终止条件得到图像的单像素边缘.经实验验证,算法在无噪声边缘检测的条件下,相比传统的Canny算子,在零件图像检测的精度和准确性上有较大提升,可应用于工业零件的高精度无损检测.     

CCD摄像机标定中角点亚像素定位方法

CCD摄像机的标定是实现光学三维轮廓测量技术的必要步骤,其标定精度在很大程度上取决于标定特征点的定位精度.在分析现有棋盘格角点像素级和亚像素级定位方法不足的基础上,提出了一种基于改进SV方法的棋盘格角点亚像素定位方法.首先,采用SV算子对角点进行像素级检测;其次,选取标定图像中以初定位角点坐标为中心的5×5像素区域,对其灰度值进行双线性插值;最后,计算插值图像的灰度质心,再根据插值放大倍数,将质心转换到亚像素坐标,实现了角点亚像素定位.实验结果表明,该方法可以获得亚像素级角点坐标,实现CCD摄像机的高精度标定,标定平均误差为0.108 mm.