基于扫描线的新型车牌定位方法研究

针对车牌定位易受光照、场景等因素的影响,无法准确定位的问题,研究并提出了一种基于扫描线的车牌定位方法。首先增强图像并去噪,改善图像质量;接着通过水平边缘检测和行扫描粗定位车牌区域,通过扫描线聚类增长固定候选车牌区域;最后通过水平投影和倾斜校正精确定位车牌。通过多组不同条件下车牌的对比实验,验证了该方法能够适应各种条件下拍摄的车牌图像定位,具有较高的鲁棒性。     

基于边缘和水平集的复杂背景金属零件二维条码精确定位方法

针对由于背景复杂、光照不均等因素导致的复杂背景下金属零件上二维条码定位困难问题,提出一种基于边缘及水平集的复杂背景金属零件二维条码精确定位方法.首先,通过直线检测方法定位条码的L边;然后,采用一种改进的水平集图像分割方法对可能的条码区域进行图像分割,利用条码的边缘轮廓特征、灰度及梯度直方图双峰特征进行二维条码区域判断;最后,通过区域Hough变换精确定位二维条码区域.实验结果表明,所提出的方法平均定位准确率可达到95%,且其处理时间小于1s,适用于对大多数复杂背景下金属零件二维条码的定位.     

基于梯度滤波的彩色图像快速拼接与实现技术

提出了多优先区域搜索算法，结合梯度滤波改进了匹配模板提取法和分块相似匹配法，并对图像配准的各环节进行加速，实现了特征模板的自动、快速提取和快速匹配，极大地减少了用相似性准则比较图像的计算量，大量的实验结果表明本文所实现的拼接系统既满足实时要求，又具有较强地抗噪声鲁棒性。     

改进AdaBoost算法的条码识别

针对传统激光条码读写器受读取距离和条码形变等因素影响较大的缺点,提出一种基于决策树和AdaBoost算法融合的图像条码识别方法,采用5维特征提取法,结合条码图像特点,对条码图像进行标定.研究结果表明:本方法可以实现对视距内任意角度和距离条码的准确识别,并能有效识别脏污条码.该研究成果极大的方便了条码读取,可应用于物流系统检查、分拣货物等.     

基于嵌入式Linux系统的条码识别器的设计与实现

研制一款基于异构多核的图像型条码识读器,集成了光源、镜头、CCD图像采集、FPGA逻辑管理、ARM处理器、读码算法和通信等功能的嵌入式图像处理系统。通过图像采集装置采集复杂背景下的条码图像,然后利用嵌入式的机器视觉处理技术进行任意方向的多个条码区域自动定位和识别,具体包括图像预处理(含去噪、图像分割)、条码定位、条码旋转、条码解析等过程,有效提高条码读取效率。     

面向拼接与克隆篡改的数字图像内容取证系统设计

针对严重影响图像内容的拼接与克隆篡改方式,通过基于CFA图像内在一致性对拼接图像进行检测,通过分块匹配和特征点匹配两种方法分别对克隆图像进行检测.以MATLAB为开发平台,设计并实现了数字图像内容取证系统,实现了图像篡改区域的识别定位,具有一定的应用推广价值.     

棉花异性纤维在线检测系统研究与实现

棉花异性纤维危害大,人工挑拣时效率低下。为了通过机器将其实时的分拣出来,研究并设计了一种异性纤维在线检测系统;其中包括棉流图像的采集、预处理,以及异纤识别等过程。通过两个高速线阵CCD扫描摄像机获取原棉图像,预处理时,针对图像中光照分布不均导致的亮度分布不一致问题,提出了基于行的照度不均修正技术;异纤识别方面,提出了基于四方向绝对差分的边缘提取;并通过阈值分割的方法得到异纤边缘。图像识别前,将图像按照执行机构排列进行均匀分割,使得算法输出指令可以直接对应到相应的执行机构。现场测试表明,该系统能够有效检测出异纤,速度快、精度高、可靠性好,实现了生产自动化。     

复杂背景中条码图像识别关键算法的研究

研究了复杂背景图片中条码的定位及识别技术.通过特征提取、形态学的方法在低分辨率图像中对条码进行粗定位,以粗定位的结果为研究对象,采用边缘提取及灰度投影的方法对条码进行精确定位.提出了一种新的二值化算法,算法利用条码的固有特征得到图像的全局信息,利用全局与局部相结合的方法获取子图像块的最优阈值.实验结果表明,本文算法能有效地去除复杂背景对条码识别的影响,且算法具有较低的复杂度,能在嵌入式平台上实时运行.     

基于光电开关区域划分技术和面向对象思想的航空快件跟踪定位新方法

航空快件自动分拣系统是现代工业控制技术在快件物流行业的重要应用.在快件自动分拣系统中,怎样实现对快件的准确定位是实现正确有效分拣和实现全程监控的关键.为此,本文以深圳机场国际快件自动分拣系统项目为背景,提出了光电开关区域划分技术和基于面向对象思想的编程方法,有效的解决了快件的准确定位难的问题,并且针对个别输送带速度与输送带的整体速度不匹配的问题,提出了"虚拟光电开关"的概念.     

基于单幅图像目标空间定位的算法研究

在照相机、摄像机内部参数未知的情况下,提出了一种新的由单幅二雏投影图像来进行空间定位的方法,即采用目标上共面四线与其在二维图像上投影相匹配的策略,来实现目标的定位.其基本步骤包括:图像预处理;用Prewitt算子提取边缘;通过基于轮廓特征和拓扑关系的区域分割方法来确定要处理的图像区域;对相机内参数进行标定;实现二维图像...     

基于眼睛特征定位的人脸模板匹配算法研究

采用基于眼睛特征定位的人脸模板匹配方法，利用不同长宽比的多个人脸模板对候选人脸进行匹配，并利用人脸器官的边缘分布图进行分块验证。在图像增强的基础上，利用自适应阈值的方法对图像进行二值化，结合模板匹配的方法准确提取出双眼对，有效的减轻后期人脸模板匹配的工作量，提高了系统的执行效率。     

基于亚像素边缘检测的圆定位技术的研究与应用

在自动插件机视觉定位过程当中,针对印刷电路板(PCB)圆形定位孔需要快速高精度定位的要求,首先利用模板匹配法进行目标区域的粗定位,将粗定位的目标区域设置为感兴趣区域(ROI),然后通过图像预处理技术获取定位孔的轮廓边缘.在此基础上,采用Zernike矩亚像素边缘检测技术进一步提取边缘的亚像素点,最后采用一种稳健高精度最小二乘拟合圆方法来计算基准圆中心坐标.实验结果表明,自动插件机视觉定位系统总体所耗时间大约120 ms,定位误差均值为0.1像素,满足自动插件机快速精密插件的要求.     

基于立体视觉的自由曲面三维重构

利用BP神经网络对立体视觉系统进行隐式标定,采用投射大小光斑的方法增加自由曲面的图像特征;提出了一种基于射影变换原理的分块匹配算法,分别在左右两幅图像上,对大点构成的区域进行标准形状变换,然后实现区域内小点的自动匹配.对石膏像面部进行三维重构的实验表明,投射光斑的方法增加了自由曲面的图像特征,分块匹配算法能有效地实现图像间的特征匹配.     

现代超级市场商品仓储配送系统自动控制实验研究

本文针对大型超级市场,深入研究了SICK激光条码与PLC可编程控制器相结合的仓储配送系统。通过对商品条码进行扫描检测,S7-300将该条码信息读取到SFC14,再通过SFC15发送至S7-200,完成商品的自动分拣与配送。该自动控制系统能够实现商品快速、准确的分拣与配送全过程,可使顾客购物休闲心情更加愉悦,并降低劳动强度、提高经济效益和科学管理水平。     

基于多特征融合与树形结构代价聚合的立体匹配算法

针对立体匹配中弱纹理区域和深度不连续区域的匹配精度问题,提出了一种基于多特征融合的树形结构代价聚合立体匹配算法.首先,融合图像颜色、梯度和图像的Census变换进行匹配代价计算;然后,在由原始图像生成的最小生成树上进行匹配代价聚合,并使用多方向扫描线优化,进一步提升立体匹配的精确度;最后,使用左右一致性检测标记出误匹配点,并进行视差修正.为了验证该算法的有效性,使用Middlebury测试集提供的测试图像进行测试,平均误匹配率为6.38%;分别对2种场景实际拍摄图像进行深度信息提取误差率测试,测试得到2种场景的测距误差率分别为5.76%和5.55%,证明了该算法的实用性.     

基于区域生长法的医学图像分割研究

医学图像存在感兴趣区和背景区,感兴趣区是分割的重点。针对基于区域的分水岭分割算法中通 常存在的严重过分割现象,而采用2点措施来改进：一是以梯度图像的浮点活动图像取代梯度图像进行分 水岭变换,使边缘定位更准确;其二是以基于面积和对比度控制的合并小区域准则,有效抑制过分割现象, 同时满足感兴趣区的分割要求。实验表明该算法简单有效,能够得到符合人类视觉系统特性的分割结果, 边缘定位精确度较高。     

多聚焦图像的自适应分块融合方法

人类的视觉系统对图像边缘区域非常敏感,属于不同区域的像素在边缘位置处的相似性最低。为了体现多聚焦图像在成像方面的差异,突出不同图像中的聚焦景物,提出一种基于像素块灰度相似矩阵的自适应多聚焦图像融合方法。方法以像素块灰度相似矩阵及其偏差中值作为融合的分块及融合准则,即根据像素块的灰度相似性来对融合源图进行自适应分块并依据偏差中值对分块后的图像进行融合的方法。由实验、主观评价及客观评价(标准差、清晰度、最大偏差、空间频率)结果显示,该方法优于常规小波变换融合方法。     

灰度矩边缘精确定位法的测量应用探讨

针对运用图像处理法进行二维尺寸精密测量的一个关键问题—图像目标边缘精确定位,提出了运用一维灰度矩亚像素边缘定位原理,分别计算若干条扫描线边缘,通过统计计算确定直线边缘的方法。在分析图像目标边缘像素灰度分布的基础上,确定了计算用像素点的选取原则。试验证明这种方法可以进行精确边缘定位,定位精度可以达到小于0.01个像素的水平。     

基于纹理特征的自适应车牌定位方法

车牌定位是智能交通管理中一个重要的环节,通过提出一个运算简单、运行速度快的车牌定位方法,使用自适应灰度差阈值生成二值图,它是纹理清晰、边缘表现突出,且夜晚图像也能生成效果较好的二值图.在车牌定位的步骤中,通过对二值化后车辆图像特征的分析,采取了图片自下而上扫描,对扫描行连续跳变点数目进行计数,并设置跳变点间最大间距、车牌有效行数和区域长宽比,准确地找出图片中车牌的位置.     

模糊域的图像边缘检测算法分析

提出一种基于模糊域的图像边缘检测算法,结合自适应模糊增强和多方向模糊形态学来检测模糊图像的边缘。自适应模糊增强采用滑动窗口对模糊图像进行分块增强,避免了全图单阈值增强引起的真实边缘损失,具有较强的适应图像区域变化的能力;多方向模糊形态学用多个不同方向的结构元素对增强图像进行运算,以提取具有方向性的真实边缘,并抑制无方向性的噪声。实验证明算法能够有效地检测出模糊图像边缘,抗噪能力强。