基于计算机视觉的水位检测算法

鉴于传统的水位读数方法误差大,成本高,需要一种精确、实时、鲁棒的智能水位检测算法来高效读取水位,为此提出了一种基于计算机视觉的水位检测算法以满足实际需求。首先对拍摄到的图像进行预处理和边缘检测以找出水尺位置,并通过仿射变换对水尺进行矫正。通过两种策略在水尺区域找到水尺关键字的位置,即关键字处理。然后对边缘特征进行投影并检测出水面位置。最后根据关键字处理结果和边缘特征计算得到水面高度。大量实验和实地测试的结果表明：所提算法在基于计算机视觉的水位检测、水尺读数等领域具有理论和应用的双重价值。     

基于机器视觉的大面积触控屏Metal Mesh缺陷检测

由于在大面积触控屏Metal Mesh的生产过程中，曝光机在长时间运行时会出现运行轨迹偏离，造成金属网断线和毛刺等问题．对此，设计了一种用于检测金属网缺陷的机器视觉检测系统，该机器视觉系统能通过工业摄像机采集图像，然后进行图像增强算法祛除环境干扰，Canny边缘检测算法划定图像边界，能快速检测出缺陷和其坐标位置．     

视觉机制模拟中的局部参数自组织映射方法

为模拟视觉系统对彩色场景进行初步处理的机制,提出一种局部参数自组织映射方法. 以局部颜色均值、局部颜色对比度以及位置作为特征,用自组织映射进行分类,实现图像分割、边缘检测和轮廓分离等功能. 对仿真及自然彩色图像的实验结果表明,该方法能并行实现上述功能,将具有不同类型特征的部分映射到输出空间的不同位置,符合视觉系统的特征映射和并行处理的特性. 该方法为研究和模拟视觉系统的机制提供了参考,也可用于图像处理中的多任务并行处理.     

基于CBAM-YOLOv3的指针式仪表检测识别方法

针对指针式仪表自动检测和读取示数时背景环境复杂、目标检测性能不足和读取示数误差大等问题,提出了一种基于CBAM-YOLOv3的指针式仪表自动检测和读数的方法。在YOLOv3(You Only Look Once-v3)基础上,引入注意力机制模块CBAM(Convolutional block attention module),通过检测提取表盘区域,根据边界框位置信息剔除绝大部分背景。利用霍夫变换确定指针和表盘位置,采用模板匹配法寻找刻度起始点。以表盘中心为原点建立直角坐标系,根据指针和刻度间的角度关系读取示数。实验结果表明：仪表自动检测精度达到了99.72%,读数平均相对误差为0.44%。该算法具有较高的检测精度和较低的读数误差。     

一种彩色图像质量评价方法

人眼视觉系统对图像的结构信息高度敏感,且与色彩信息密切相关.但是基于结构相似性图像质量评价方法大多是在不考虑颜色的情况下实现的,为此提出了一种新的图像质量评价方法.首先根据人眼视觉系统特性提取彩色图像的亮度、色调和饱和度,将亮度分量与Scharr算子进行卷积,提取图像亮度通道的边缘特征得到亮度变化强烈部分的边缘特征,同时将色调和饱和度作为色彩特征进行处理;其次提取图像灰度化后的边缘特征以得到亮度变化缓慢部分的边缘特征;最后融合以上特征建立彩色图像质量评价模型.在LIVE数据库上进行的对比实验表明:和其他被广泛采用的图像质量评价算法相比,该算法评价结果总体上与主观评价结果具有更高的一致性.     

粒子群优化的深海图像暗边缘检测优化算法

为解决深海资源探测图像识别难题,提出一种基于粒子群优化的图像暗边缘检测优化算法。该算法通过指数型线性单元和高斯误差线性单元改进激活函数,根据Marr-Hildreth算子检测结果并结合改进激活函数构建暗边缘检测算法,利用粒子群对改进暗边缘检测算法进行训练和优化。最后,采用不同算法对水下11个数据集进行比较的结果表明：改进算法的峰值信噪比、结构相似度和边缘保持指数最高,分别达到18.769 6 dB、0.660 7和0.834 5;图像均方误差最低,为3 750.225 3;平均检测时间为0.667 4 s,比其他对比实验中性能最好的算法缩短了14%。     

基于超像素的行人检测算法研究

行人检测一直都是计算机视觉领域极具挑战性的研究热点和难点,广泛用于视频监控、机器人学、智能驾驶等领域.提出了一种基于SLIC超像素聚类和HOG特征算法的融合的行人图像的分割和识别方法.首先,用超像素聚类算法将彩色目标图像分割成几个紧凑的超像素;然后,分别提取超像素的HOG特征;最后,应用SVM算法作为分类器进行训练和检测.实验结果表明,算法对测试数据库具有较低的漏检率和误报率,且在测试样本发生变化时,依旧保有的检测精确度,所提出的实验方法是有效的.     

一种比赛运动目标自适应跟踪算法的GPU实现

运动目标跟踪是计算机视觉领域核心技术之一,其软、硬件的实现方法对于促进视频和图像处理具有重要意义.以足球比赛为例,针对移动目标的大量、实时、高精度跟踪任务,提出一种基于特征融合与粒子滤波的新型自适应目标跟踪算法,并设计基于图像处理单元(graphics processing unit,GPU)的算法硬件平台.实验结果表明,所提算法及硬件平台的高效整合可以实现运动目标的可靠、快速、高精度跟踪.     

一个基于模式匹配入侵检测技术的防信息泄露系统的设计与实现

本文通过对当前基于模式匹配的网络入侵检测技术的深入研究,设计并实现了一个企业网上的轻型防信息泄露系统．该系统利用改进的多模式匹配查找算法,能够快速有效地针对多关键字进行内容过滤．     

基于引导滤波和NSST的工业CT图像边缘检测

针对传统边缘检测算法不能准确检测有噪工业CT图像边缘的问题,提出一种鲁棒性好、能有效保持细小边缘的边缘检测算法.用引导滤波取代高斯滤波作为边缘检测的预处理,避免Canny算法对边缘的损坏,得到初步检测结果.在此基础上采用非下采样Shearlet变换分解图像,提取包含图像边缘细节信息的各尺度不同方向的高频系数.对每个方向的系数进行模极大值检测,并结合不同分解程度下边缘像素处的系数关系进一步调整模极大值,低频置零并通过反变换得到高频边缘检测结果.将初步检测结果与高频检测结果进行融合,经数学形态学处理得到最终边缘检测图像.实验对比了Canny算子以及近年来提出的同类边缘检测算法的结果,所提算法表现出更好的边缘保持特性,检测的完整性和准确性更高,品质因数比实验中的其他算法平均高出12%,边缘检测效果优越,为工业CT无损检测系统提供了更好的边缘检测方案.     

一种基于边缘和小波变换的图像插值的实现

针对常规插值方法在图像放大时出现的边缘模糊现象,提出了一种基于边缘和小波变换的图像插值算法,小波变换提高了插值图像的边缘高频细节信息.算法首先使用小波变换提取图像边缘,通过边缘检测将图像分为边缘和非边缘这两个区域;对不同的区域分别进行图像插值.实验结果表明,用该方法对图像放大,能提高插值图像边缘的清晰度.     

基于颜色特征的同源视频复制-粘贴篡改检测

本文针对同源视频的复制-粘贴篡改方式,提出了一种基于颜色特征的视频篡改检测方法,能够定位篡改位置并修复原视频.首先,计算各帧的颜色直方图,提取颜色特征并字典排序,计算邻近帧的帧间相似度获得匹配帧对;其次,针对全局颜色直方图不能表示颜色的空间分布信息,提取匹配帧对的彩色边缘特征进行复检;最后利用SIFT特征点的匹配精确定位篡改位置,并恢复原视频.实验表明,本文提供的方法在SULFA数据库视频检测上具有100%的准确率和召回率.     

高效快速车牌定位算法研究

车牌定位是车牌识别(LPR)系统中的关键技术之一,通过对车牌区域的各种固有特征的研究和探讨,提出了一种高效快速的车牌字符定位算法,该算法基于二值边缘图像的频率变化特征,在整个车辆图像中搜索到车牌的精确位置,得到牌照图像,为车牌的进一步识别打下良好的基础.现场实验表明,该算法快速准确,对提高整个识别系统的正确率起到了关键的作用.     

基于FPGA的Prewitt边缘检测算子的实现

主要探讨基于FPGA的prewitt边缘检测的实现,分析prewitt边缘检测算法处理图像的效果.据FPGA的并行流水线性以及FPGA处理简单方便,结合Prewitt边缘检测算法的基本原理,利用FPGA对其进行了设计、实现,通过quartus II软件进行编程,利用modelsim、matlab软件进行仿真和数据获取,最后利用以上获取的数据通过matlab进行图像处理.     

表面贴装中QFP芯片图像的边缘提取技术

针对贴片机视觉检测系统中QFP芯片图像的边缘检测问题,提出一种基于灰度直方图确定阈值的新方法.采用图像分割→图像去噪→边缘提取等图像处理步骤有效完成了QFP芯片针脚边缘轮廓的完整提取.实验证明,整个边缘提取过程快速有效,效果良好,满足了贴片机视觉检测系统高速、高精度的要求.     

四元数和脉冲耦合神经网络应用于足球检测

提出一种基于四元数傅里叶变换注意力选择和脉冲耦合神经网络在图像中跟踪足球的方法. 首先进行图像预处理以去除球场以外的区域,用四元数注意力选择算法提取感兴趣区域,基于颜色、形状、面积等多种特征检测足球. 若检测失败,则采用卡尔曼滤波器预测足球位置. 仿真结果表明,与基于速度控制的动态卡尔曼滤波和实时足球检测两种方法相比,检测成功率分别提高9.6%和14.9%.     

基于多通道特征的行人检测算法研究

提出了一种基于多通道特征的行人检测算法,利用改进的方向梯度直方图特征、基于主成分分析的尺度不变特征转化(PCA-SIFT)和图像色彩特征等构成多通道特征进行行人检测。实验仿真结果表明,相比于方向梯度直方图算法,所提出的基于多通道特征的行人检测算法在检测速率、检测准确度等方面均优于方向梯度直方图算法,有着更好的检测性能。     

基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法

为了实时检测钢轨焊缝边缘错边量合格情况,提出了基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法.首先,采用中值滤波对焊缝图像进行噪声去除;其次,采用限制对比度自适应直方图均衡算法和直方图均衡化法进行焊缝图像增强;然后,采用双阈值OTSU法进行图像分割,突出轨头和焊缝区域图像,并采用连通域法提取轨头和焊缝区域轮廓;最后,采用多次最小二乘直线拟合法获取焊缝拟合直线,计算拟合直线与轨头上边缘直线的交点作为定位点,实现钢轨焊缝自动定位.对60 kg/m钢轨焊缝区域的检测实验表明,所提方法具有精度高、稳定性好的优点,可用于焊轨基地焊缝的在线实时自动检测.     

基于对立色与显著区域的紧凑图像哈希算法

为了有效利用图像的颜色与局部信息提高算法识别能力,提出了一种基于颜色信息与显著区域的紧凑图像哈希算法.首先对输入图像进行预处理,然后提取图像的颜色对立色与亮度分量,并从颜色对立色中获取颜色特征,进而对亮度分量按照视觉注意力权重矩阵提取图像显著区域的稳健特征,最后将所有特征联合起来并扰乱得到最终的哈希序列.实验结果表明,所提算法与已有的哈希算法对比具有更好的图像分类性能、较短的哈希长度和较少的运算时间.同时,在篡改检测上具有较好的识别能力.     

基于FitzHugh-Nagumo反应扩散方程组的木材纹理图像处理

木材纹理具有树木生长的信息,是人类了解树木的直接途径.针对这种自然现象,提出了利用一类反应扩散方程组的数值解法实现对木材纹理灰度图像进行处理的算法,并分别给出了对木材缺陷图像进行算法处理后的图像实例.实验表明:Fitz Hugh-Nagumo离散模型算法在一定程度上了拉伸了图像对比度,使图像在视觉上得到增强;改进的附带扩散项的离散模型算法对图像的边缘检测结果在一定程度上要比先前的边缘检测算法更完整和清晰,并提高了木材缺陷检测的可靠性.