基于KINECT的人眼视线方向估测方法研究

提出一种基于KINECT的视线方向估测方法,通过KINECT获取人脸图像数据及人脸网格信息,检测和消除人眼区域的光斑,进而利用人眼灰度分布特点对瞳孔进行粗定位得到瞳孔中心;通过计算眼睛参考点与瞳孔中心形成的距离和其连线与坐标轴形成的角度关系对视线方向进行分类处理,完成视线方向的估测。实验结果表明所提出的方法在低分率的图像条件下能准确地估测出人眼视线方向。     

一种基于实景三维模型的定位方法

实景三维模型的建立是数字地球技术的一个重要组成部分,它包含了多种多样的地理信息,可以细致地还原出城市的形态面貌。将定位技术与数字地球的概念相融合,提出了一种基于实景三维模型的定位方法,通过将待定位点的影像与多源传感器生成的实景三维模型中的影像信息进行比对来达到定位的目的,由于实景三维模型数据量庞大,在此基础上先进行粗定位,确定用户所在的大概位置,最终将影像比对的搜索范围控制在100 m以内。     

基于势函数的印刷电路板定位孔快速定位算法

 分析了Sobel算子检测印刷电路板（PCB）定位孔的缺陷，提出了一种基于势函数的定位孔快速精确定位算法。该算法对焊盘图像中亮斑干扰不敏感，对模糊成像的适应能力强，能有效纠正因蚀刻质量较差而引起的焊盘局部形状变形问题。模拟实验表明，该算法性能稳定、定位精度高、速度快，能较好地满足工程实时处理要求。     

无粗定位亚像素边缘检测算法研究

针对传统的亚像素边缘检测技术需要先进行粗定位,然后再进行精确定位的问题,提出无粗定位亚像素边缘检测算法.针对彩色图像降低维度边缘信息损失的问题,提出主轴分析法来保存图像的边缘信息.针对滤波后图像边缘特征模糊的问题,提出基于二分K均值的中值滤波算法,在滤除噪声的同时,增强图像的边缘.最后从检测精度、检测效率和可靠性3个方面验证算法的有效性.     

虹膜内外边界的粗定位方法

为了提高现有虹膜定位算法的性能,提出了一种虹膜粗定位算法。该算法利用二值图像的下边缘轮廓粗定位虹膜内边界,利用内边界圆心左右两侧的一维灰度均值信号粗定位虹膜外边界。即使在存在严重的眼皮和睫毛干扰的情况下,这种算法也能快速有效地估计出虹膜内外边界的位置。实验结果表明:该算法能够极大地提高虹膜定位的速度和准确度,粗定位一幅虹膜图片平均只需71m s,定位准确度也明显优于现有的粗定位算法。     

由粗定位到精提取的图像显著区域检测

图像显著区域检测旨在找出最具信息性的图像,将该任务归纳为一种由粗定位到精提取的处理过程。首先,将图像过分割为超像素,并根据其颜色差异、分形差异及空间分布求得一个表征超像素间相似性的矩阵。依据这个矩阵,利用相似传播算法对超像素聚类;并通过度量类间颜色对比度、类的结构紧凑度与偏离中心度评价每类的显著度。然后,通过比较像素与每类的颜色差异及位置关系更新像素的显著度,最终得到像素精度的、全分辨率的显著性图。对当前流行数据库的实验测试表明,算法具有令人满意的检测效果。     

一种车牌图像二次定位算法

针对车牌识别系统中关键性的定位环节提出了一种二次定位算法,在预处理后对车牌图像先进行粗略定位,再进行精确定位。该算法前后衔接紧密,灵活有效地利用了二值图像所受干扰主要来自车牌上方这一特征,对图像由下至上搜索定位;利用Hough变换对图像进行多直线检测,确定边界后实现精确定位。在Matlab平台上的测试结果表明,该算法速度快,准确率较高。     

逆向工程中对测量数据进行重定位的研究

在逆向工程测量过程中，经常会遇到形状比较复杂或尺寸比较大的物体，由于测量方法的限制。经常需要在不同坐标系下进行分片测量，这就需要解决测量数据的拼接问题。即重定位问题，本文提出了多目标多参数优化方法，与传统方法相比可以较大地提高数据的拼接精度，本研究的基本原理是，首先对测量的数据点进行粗定位，相当于优化方法的寻找可解区间。然后利用多目标多参数优化方法对测量数据点进行精确定位，相当于优化方法的寻找最优解。     

纸币号码识别技术研究

本文主要研究了号码图像的预处理方法,包括有号码图像粗定位、图像的二值化、噪声去除等,并以实验分析为基础,经过对模板匹配算法与特征分析算法的研究比较,提出一套具有低时间开销和高识别率的号码字符的综合识别算法。     

面向智能监控的运动目标轮廓可靠提取

针对目标运动检测算法得到的运动目标轮廓存在轮廓不完整、不准确等问题,本文提出一种基于Vibe算法和GVF snake的运动目标轮廓可靠提取算法。首先通过Vibe算法快速定位运动目标的感兴趣区域,并结合数学形态学、边界快速粗定位算法,获得运动目标轮廓粗定位,再利用改进主动轮廓模型能够实时可靠提取运动目标的轮廓。改进的提取算法具有良好的模型初始化条件,使得本方法不仅能够得到准确的运动目标轮廓,而且满足了实时性要求。实验结果表明,该算法能够实时可靠地提取运动目标轮廓。