双摄象头法基于边缘的分层配准和距离获取

本文采用基于边缘的分层配准方法,给出了一个双摄象头三维视觉系统。用 Frei-Chen 算子提取边缘,梯度值采用非均匀量化并应用预加重技术。图象压缩采用完全四叉树,用 Illiffe 法存贮和检索。距离计算采用简化了的 Trivedi 公式,并用 Householder 变换求解用于距离计算和系统校准的超定方程组。     

具有3D边缘保持的网面简化算法

研究用于计算机视觉领域的三维物体模型网面简化算法。该算法可物体形状和拓扑关系及物体表面法线、纹理、颜色和边缘等特征,是一种基于边操作（收缩,分裂）的网面模型的简化算法。该算法将网面不对称最大距离作为形状改变测度,在大量简化模型数据的同时,能有效地保持模型几何形状,拓扑关系、3D边缘点和边的特征,并能合理分布网面特点。     

基于机器视觉的精密光学元件表面疵病识别初步研究

提出了一种基于机器视觉的表面疵病的检测方法，对获取的多幅图像进行了无缝拼接，并获得完整的表面 图像。在对图像去噪的同时，利用基于偏微分方程（PDE）的各项异性扩散算法能很好地保护图像的边缘特征。并 且在Perona&Malik算法的基础上引入了梯度阈值,对算法进行了改进；用zernike矩提取图像的边缘建立疵病模 型，选择模糊聚类神经网络构造分类器，将图像的每个象素的n维特征向量输入该分类器进行分类。实验表明，该 方法能有效地识别麻点、气泡和划痕。     

边缘检测在计算机视觉几何测量中的应用

在介绍边缘检测的主要特征的基础上，分析了目前几种典型图像边缘检测算法。针对计算机视觉在几何测量应用中边缘检测特点，提出了将高斯滤波与一阶导数相结合的一种新的边缘检测方法，并开发了相应的软件。其基本方法是：首先用高斯滤波器平滑图像；再用一阶偏导的有限微分算子来计算梯度的方向和幅值；对梯度幅值进行非极大值抑制；用双阈值算法检测和连接边缘。实验验证该方法提高了对被测工件边缘敏感性的同时较好地抑制了噪声。     

具有灰度信息三维网面的边缘检测方法

讨论一种从具有灰度信息的三维网面模型中提取三维边缘的方法,可用于提取单线宽度的边缘信息,以利后续的三维模型识别及其它处理操作。该方法以二维图像Canny边缘检测算法为基础,将非极大值抑制引入三维模型中,实现三维网面单线宽度边缘的准确提取,该算法可应用在基于视觉的三维物体建模和识别中。     

融合边缘检测的 3D 点云语义分割方法研究

针对点云分割中分割目标不明确,边缘不清晰,全局特征与边缘特征未能有效融合等问题,提出 了一种融合边缘检测的 3D 点云语义分割算法。 首先,通过 3D 点云语义分割网络对点云数据进行初步提取 区域内的全局语义特征;然后,采用引入了注意力机制的语义边缘检测网络,能够更好地对点云数据中的物 体进行特征提取增强,抑制非边缘信息的产生,得到了具有丰富的语义信息的边缘特征;最后,通过融合模块 将属于同一物体的语义特征融合起来进行分割细化处理,使得分割目标更精确;此外,使用了双重语义损失 函数,使网络产生具有更好边界的语义分割结果。 通过搭建实验平台和使用 S3DIS 标准数据集进行测试,改 进后的算法在数据集上的平均交互比为 70. 21%,在精度上较 KPConv 语义分割算法有所提高。 实验结果表 明:该算法能够有效改善物体边界分割不清晰、边缘信息模糊等问题,总体分割性能良好。     

Automatic Fiber Orientation Detection for Sewed Carbon Fibers

Automatic production and precise positioning of carbon fiber reinforced plastics (FRP) require precise detection of the fiber orientations. This paper presents an automatic method for detecting fiber orienta- tions of sewed carbon fibers in the production of FRP. Detection was achieved by appropriate use of regional filling, edge detection operators, autocorrelation methods, and the Hough transformation. Regional filling was used to reduce the influence of the sewed regions, autocorrelation was used to clarify the fiber di- rections, edge detection operators were used to extract the edge features for the fiber orientations, and the Hough transformation was used to calculate the angles. Results for two kinds of carbon fiber materials show that the method is relatively quick and precise for detecting carbon fiber orientations.     

利用相似性比较进行视频镜头检测的方法

随着多媒体技术的发展,大量的视频数据涌现。但由于视频数据是非结构性的数据,故而,为了便于视频的检索和浏览,必须对视频进行分段,将镜头作为分段的基本单元是比较合适的。通过改变两帧图像的分块相似度的定义对镜头进行突变检测,然后利用小波变换对分块图像进行多尺度分解,以提取图像的边缘特征;最后结合这两种特征,对镜头进行渐变检测,数值试验表明,所利用的方法对各种类型的视频能够很好的检测出其中的突变型镜头和渐变型镜头。     

从二维图象中恢复距离信息的体视匹配方法

利用双目立体视觉技术从二维图象中恢复三维距离信息是立体视觉研究中的一个重要研究方向，在双目立体视觉系统中，立体匹配部分是其核心部分。该文提出了一种基于边缘特征的立体匹配方法。该方法用边缘象素作为匹配基元，利用边皆的位置，差分强度和梯度方向属性，在核心线约束和视差连续性约束下，通过迭代运算实现了立体匹配，获得了较好的匹配效果，通过对匹配结果进行三维重建表明，该方法是有效可行的。     

一种新的基于二值图像的边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理中常用的一种技术,可以捕获图像中物体的重要特征.介绍了几种经典的边缘检测算子,提出了一种基于二值图像的边缘检测方法.该方法不用对图像求导,仅统计每个像素点的8邻域值的情况,即可确定该像素点是否为边缘点.实验表明,该方法用于二值图像时,检测效果较理想.     

基于矩保持法的散焦图像深度估计

提出了一种基于散焦图像计算景物深度的新方法。该方法不需要获得光学镜头的点传播函数,利用Ｓｏｂｅｌ算子将同一场景的两幅散焦程度不同的灰度图像转换成梯度图像。利用矩保护法计算边缘区的大小与整个图像区域大小的比ｐｃ,根据两幅图像的Ｐｃ值计算出景物的深度。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于道路环境的车载双目系统立体匹配算法

为提高车载双目系统户外工作性能,提出了一种车载双目系统立体匹配算法。在代价计算阶段,提出了一种3bitCensus变换,该变换提高了对局部特征的描述能力并具有较强的鲁棒性;在代价聚合阶段,提出了基于边缘截断的自适应窗口聚合算法,该算法能够根据局部特征和边缘信息自适应的调节聚合窗口,提高了算法匹配精度;在视差计算阶段,利用跳跃式视差计算方法,进一步提高了计算效率。实验证明:基于3bit-Census变换+基于边缘截断的自适应聚合+跳跃式视差计算的立体匹配结构能够有效提高双目系统的鲁棒性、匹配精度及计算效率,适用于车载双目系统。     

一种基于颜色跟踪的彩色边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都是基于灰度图像的,用于彩色图像边缘检测时效果往往不能令人满意.本文提出了一种新的彩色边缘检测算法,它充分考虑了彩色图像的边缘特性,使用彩色差进行跟踪,从而弥补了传统边缘检测方法检测时丢失边缘的不足.通过与其它成熟的边缘检测技术进行比较,结果显示:该算法能提取更多的彩色边缘信息,而且检测精度和效果都比较令人满意,具有一定的实用价值和良好的处理效果.     

基于特征优选的随机森林算法在湿地信息提取中的应用——以湖北洪湖湿地自然保护区为例

以湖北洪湖湿地自然保护区为研究区,采用随机森林算法对研究区内湿地信息提取.以Sentinel-2A遥感影像为数据源提取光谱特征、植被指数、水体指数、红边指数、纹理特征等特征变量,在随机森林算法框架下,对不同特征变量进行特征重要性评估,比较分类后精度并对特征组合进行优选.将基于随机森林算法的分类精度与传统的基于像元的支持向量机分类方法和最大似然分类方法的分类精度相比较,并通过双比例Z检验比较各算法中正确分类像元的比例统计各分类算法之间的分布差异.结果表明： 1) 特征个数为13时,分类精度达到最大,随着特征个数的增多,分类精度呈现波动减小的趋势; 2) 特征变量中蓝光波段重要性得分最高,达到2.85,可见光(B2、B3)与红边指数(IRECI、MCARI)重要性排名靠前,对于提取湖泊湿地信息具有重要意义; 3) 基于特征优选的随机森林方法分类精度优于支持向量机和最大似然法分类后的精度,其总体精度分别高出6.02%和7.57%;经检验, χ2分别达到25.891和38.895,具有显著差异,表明基于特征优选的随机森林算法分类对湿地信息提取发挥重要作用。     

文档图像分割技术研究

在文档图像分析处理中,分割技术十分必要.本文介绍了目前文档图像分割算法中常用的特征和方式,并对针中文文档图像给出了一种分割方法.该方法首先利用Sobel算子粗略检测出文字边缘区域,利用形态学膨胀方法扩展该区域,接着进行了两次颜色聚类分析,最后根据中文字符的特征进行了一系列启发式处理,很好地分割出了文字区域.     

基于机器视觉的婴儿全身运动质量智能评估

针对婴儿全身运动质量评估问题，本文基于姿势识别对婴儿运动特征进行提取与分析，提出基于ResNet和反卷积层的婴儿姿势热力图识别模型，平均识别率达到86.9%；利用婴儿的二维姿势坐标，建立基于DenseNet的3D人体姿势识别模型，使用1D卷积网络及1D连接层，实现婴儿的2D姿势坐标到3D姿势坐标的升维推算；使用四元数作为空间向量表示方式，对婴儿主要肢体运动的角度、角速度、角加速度进行提取，并提出基于SVM的由婴儿肢体运动角度特征进行判定的婴儿异常行为识别模型。针对模型参数过多的问题，在保证模型整体识别率的情况下，使用主成分分析的方式对模型进行特征降维，提高整体识别速度，将维度由18维度降低至8维度后，整体运行时间减少近50%，且对于不同的视频样品均能正确分类。     

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LBP和OpenCV的实时人脸检测系统设计

为了在实时的视频流中快速准确地检测人脸信息,本文采用了一种基于人脸局部LBP特征的检测方法,利用Open CV视觉开发库,在Visual Studio2010环境下采用C++语言开发了一套实时人脸检测系统,利用Open CV中的两个工具opencv_traincascade和opencv_createsamples对样本数据库AR和FERET中的图像进行学习训练,通过训练后的人脸和人眼分类器face.xml和eye.xml文件对实时图像进行人脸检测。测试表明,相较于传统采用Haar特征的人脸检测系统,本文采用的LBP特征人脸检测系统,在检测速度和准确性方面效果更好,本系统也可以在移动平台上部署。     

椭圆检测算法的比较

椭圆检测在图像识别与计算机视觉领域中一直占有重要的位置,而边缘检测是图像特征提取(包括椭圆检测)的首要条件.介绍了常用的几种边缘检测算法(如Sobel算子、Canny算子、Zernike矩算子等),分析了这些算法的异同与优劣;讨论了几种基于Hough变换及其改进方法的椭圆检测算法(包括利用椭圆极点与极弦性质的提取算法、利用三点确定椭圆的提取算法、利用椭圆几何对称性算法等).比较这些算法并选取几种分别应用于真实图像,并列出检测结果.最后,提出存在的问题和进一步研究的切入点.