基于机器学习的人体动作深度信息识别方法研究

为了实现人体动作的准确检测识别,提出基于机器学习的人体动作深度信息识别方法,构建人体动作的三维图像采集模型,建立人体动作三维重建图像的表面结构重构模型,结合模糊度特征提取方法对人体动作三维重建图像进行多尺度分解,采用三维空间结构重组的方法进行人体动作细节特征识别,建立人体动作图像的多维分割模型;采用机器学习算法进行人体动作的细节特征分类识别,建立人体动作深度信息的提取和分类模型,在机器算法下实现人体动作的深度信息检测和多维识别。仿真结果表明,采用该方法进行人体动作深度信息识别的准确度较高,特征分辨力较好,具有很好的人体动作信息检测和辨识能力。     

自适应多尺度形态学分析及其在轴承故障诊断中的应用

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号.     

形态学多结构元多尺度熵权边缘检测方法研究

数学形态学广泛应用于图像处理和模式识别领域.针对形态学单结构元在边缘检测中边缘信息丢失的问题,提出了基于形态学多结构元多尺度熵权边缘检测方法.首先利用形态学高低帽运算对原始图像进行增强处理,由形态学运算调整结构元素尺度,采用抗噪型算子进行边缘检测,依据边缘图像的信息熵确定权值进行融合,改进了数学形态学边缘检测算法.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法在保持图像边缘清晰的同时,有很强的去除噪声能力.     

基于特征提取的武术散打鞭腿动作视觉图像识别方法

为了提高武术散打鞭腿的动作有效指导性,提出基于特征提取的武术散打鞭腿动作视觉图像识别方法。结合帧片段扫描技术进行武术散打鞭腿动作视觉图像采样,采用边缘特征分割方法进行动作视觉特征表达处理,建立动作视觉图像的边缘轮廓特征分析模型,结合模糊度辨识方法进行动作视觉图像的去模糊度处理,提高动作视觉的输出信噪比,建立动作视觉特征分析和自适应特征提取模型,根据对动作视觉特征提取结果实现对武术散打鞭腿动作视觉图像识别。仿真结果表明,采用该方法进行武术散打鞭腿动作视觉图像识别的准确性较高,特征识别能力较好,在指导武术散打鞭腿动作训练中具有很好的应用价值。     

形态学和最大熵图像分割的城市路面裂缝检测

针对路面检测过程中后期处理数据工作量大、城市路面图像噪声多等特点,提出利用形态学和最大熵图像分割的城市路面裂缝检测方法.路面图像经过初始分类后,利用数学形态学变换对路面裂缝图像预处理,采用不同尺度、不同方位的结构元素对灰度图像做开运算重构,以提高图像中裂缝目标与路面背景之间的灰度差异;利用最大熵法进行图像分割,并对二值化后的裂缝图像进一步精细化处理;利用投影分析方法进行裂缝分类.研究结果表明:该方法能够在抑制噪声干扰的同时,实现快速、准确地检测路面裂缝边缘,并准确完成裂缝分类.     

基于MMSE的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法

钢轨边缘检测是铁路轨道异物入侵检测的关键技术,针对钢轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,以及传统边缘检测算法难以准确检测到钢轨边缘的问题,提出了一种基于MMSE (Multi-scale Multi-direction Structural Elements)的自适应灰度形态学钢轨边缘检测算法.首先根据轨道图像的噪声特点,使用多尺度结构元素的形态学滤波算法对轨道图像进行自适应滤波操作,实现钢轨边缘的增强和噪声的抑制;然后对滤波后的轨道图像使用多方向自适应灰度形态学边缘检测算子进行钢轨边缘检测.实验结果表明:该算法不仅有效滤除了采集图像中的噪声,而且能够较准确地检测到轨道图像中的钢轨边缘.     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.     

基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法

为提高医学超声图像在临床诊断的效果, 需先对图像进行优化检测和识别, 提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法. 首先, 通过对原始医学超声图像进行自动标注, 构建医学超声图像灰度分布矩阵, 利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割; 其次, 构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型, 提取多尺度图像边缘特征; 再次, 构建深度残差网络结构, 采用深度残差学习算法进行超声图像的底层图像信息融合; 最后, 对融合后的边缘图像数据进行多尺度边缘检测. 实验结果表明, 该算法的图像分割精度高, 特征提取准确率达80%以上, 图像边界中间断区检测效果较好, 边缘点查全性较高, 算法检测耗时短、收敛性强.     

基于数学形态学的弱小目标检测算法

提出了一种基于数学形态学和邻域搜索的弱小目标检测方法,该方法先利用弱小目标的灰度特征,采用数学形态学算法对单帧图像进行预处理,检测出可疑目标集合.然后利用弱小目标的运动特征,采用邻域搜索的方法对多帧序列图像进行后处理,检测出真实目标.     

基于方法库的织物图像疵点检测

为准确检测织物在生产过程产生的疵点,提出一种基于改进的Gabor滤波方法、数学形态学处理法和多尺度小波检测的方法库的系统检测法.首先采用改进的Gabor滤波方法,选出最优滤波结果,进行高斯平滑,确定正常织物图像的两个阈值门限,进而分割出织物的疵点图像;其次采用数学形态学处理法对织物图像进行检测;最后采用多尺度小波检测的方法,检测最终结果.由于织物的纹理不同,在生产过程中产生疵点的种类众多,算法采用级联检测,保证了检测疵点的准确有效性.试验证明,所提出的算法检测结果较好,能准确定位疵点的位置.     

基于全方位和多尺度形态学的图像边缘检测

针对图像中噪声和边缘形态的不同,定义了全方位、多尺度的形态学结构元素.通过形态运算的加权组合,构造了全方位、多尺度形态学的边缘检测方法.仿真实验表明,该方法与经典的边缘检测算子相比,不仅具有很好的边缘提取能力,而且具有很强的抗噪性能.     

多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割

时频谱图干扰强,目标之间、目标与干扰之间有重叠,其分割是重要而困难的问题.提出一种基于图像熵定义的时频谱图多尺度形态梯度图像融合方法,将该方法与标记分水岭分割结合形成一种基于多尺度形态梯度和标记分水岭的时频谱图分割方法.实验结果表明,与基于单尺度形态梯度和标记分水岭的分割方法相比,新方法实用性更强;与Otsu法相比,新方法分割更准确.     

多结构元素多尺度的数学形态学图像边缘检测算法

边缘检测是图象处理与模式识别的一个重要图象预处理过程。传统的边缘提取方法如Sobel,Prewitt和Canny等非常有效但对噪声非常敏感。形态学边缘检测目前已成一个研究热点,但大多算法采用单一结构元素,很难对复杂边界进行有效的处理。因此我们提出一种基于多结构元素多尺度的数学形态学边缘检测算法,先用多尺度结构元素交替顺序形态开-闭平滑图象以去噪,再用多结构元素对不同方向的边缘进行提取,最后把各方向边缘融合得到图象边缘。实验结果表明,提出的算法不仅有很强的抗噪性,而且很有效的提取图象的边缘。     

利用脊线检测实现视网膜图像血管中心线的精确提取

提出一种精确有效的基于脊线检测的视网膜图像血管中心线提取算法,该算法首先对原始图像进行脊线检测得到候选视网膜图像血管中心线,然后对原始图像进行照度均衡和多尺度形态学增强处理,最后对各个尺度增强图像在视场ROI区域内进行Otsu双阈值分割或单阈值分割,并将各个尺度的分割结果求和再与脊线检测结果算术相与得到最终的血管中心线。通过对25张荧光造影视网膜图像以及部分彩色视网膜图像进行测试和分析,该算法不但能够检测出低对比度血管和微小血管的中心线,而且提取的血管中心线整体连续性好。将文中算法的结果与血管手动分割血管的细化结果进行比对分析,中心线吻合率平均达到83.5%,且算法性能优于Hoover算法以及保守专家手动检测结果。     

基于多尺度线性检测的视网膜血管分割

提出一种自动、高效的视网膜血管网络分割算法。该算法基于对视网膜图像的多尺度线性检测,线性组合各个尺度下的图像响应获取血管特征图像。通过形态学top-hat变换和线性滤波器消除图像噪声和视盘对线性检测的影响,并且增强血管(包含细小血管)的对比度,提高线性检测对细小血管的敏感度,从而提取出更加精确的血管树细节。利用DRIVE和STARE数据库的视网膜图像进行算法性能评估。实验结果显示该方法能够获得很高的分割准确度,几乎为手工分割的结果。同时该方法简单、快速,对噪声具有鲁棒性,适合用于眼科检查的计算机辅助治疗系统。     

手指运动姿态检测及假肢手指动作实时控制

设计了一种通过实时检测手指关节弯曲角度控制假肢手指动作的实验系统.系统主要由手指运动姿态实时检测、关节角度分析、控制与驱动电路、欠驱动机电假肢手4部分组成,假肢手包含拇指、食指、中指3个独立动作的手指;利用加速度传感器ADXL330实时检测手指运动姿态信息,由DSPTMS320F2812微处理器实时检测手指关节运动的瞬时角度变化并进行PWM脉冲编码,控制步进电机运动以驱动假肢手指关节转动.并分别对加速度传感器检测手指运动和假肢手指动作实时控制进行了实验测试;实验结果表明,系统采用的加速度传感器ADXL330能实时检测手指运动姿态,利用手指关节角度信息能有效驱动假肢手指屈伸,并通过三指配合完成抓握动作.     

基于多尺度形态学的彩色图像滤波算法的研究

图像去噪是图像预处理过程中非常重要的环节,其去噪效果的好坏直接影响图像分析。针对彩色图像噪声的特点,提出改进的多尺度的形态学滤波算法,将灰度形态学的滤波算法推广到彩色图像,实验结果表明,多尺度形态滤波算法在滤除彩色图像噪声的同时,也能保持彩色图像边缘的信息和色彩信息。     

基于小波变换与形态学的机场跑道异物检测算法

机场跑道异物(foreign object debris,FOD)检测的精准性和效率直接决定了民航运输业的安全。为了提高机场跑道异物的定位精度,研究中提出基于小波变换与数学形态学相结合的机场跑道异物边缘检测质心定位算法。此算法先对采集到的机场跑道图像进行小波分解,高频部分利用小波变换的尺度边缘检测,并进行小波阈值去噪;低频部分利用数学形态学算子进行形态学边缘检测,然后对得到的高频和低频图像进行融合,并对异物边缘轮廓进行增强,最后利用质心定位法求解异物像素坐标。实验结果表明:小波变换与数学形态学相结合检测出的图像边缘具有较好的互补性,结合了小波变换在边缘精确定位和对噪声的抑制方面较好的性能,数学形态学在检测弱边缘和保留图像细节的优点,通过此算法提取的跑道异物边缘信息细腻且定位准确,能有效识别与机场跑道背景相似的异物并准确定位。     

多尺度空间下的隧道裂缝与渗水区域检测

基于点云影像提出了多尺度空间下的裂缝渗水区域识别检测算法.根据不同尺度隧道裂缝的物理特点,通过定义尺度空间,提出了一种融合型图像检测算子,保持对带状裂缝检测的稳定性,同时对于灰度值较高的小裂缝,可以恢复对其的敏感特性,得到较多的响应边缘像素,实现不同尺度裂缝渗水区域的识别和检测.并通过实例证实了该算法可以有效排除伪裂缝信息的干扰,对不同尺度的裂缝进行准确识别定位和提取.