黑白棋盘格角点检测算法

分析了现有棋盘格角点检测算法存在的不足,提出了一种新的棋盘格角点检测算法.该算法定义4个特征方向,并通过黑白检测算子(BW)检测特征方向上像素的灰度分布特征,获得像素级精度的角点坐标位置;再根据局部窗口内响应值的相似度与影响因子对角点坐标加以修正,实现了亚像素级精度的角点坐标定位.该算法对图像的旋转和亮度变换具有鲁棒性.将本方法应用于实际拍摄的棋盘格图像,证明了其对棋盘格角点检测的有效性和实用性.     

采用Hough变换和灰度变化的图像角点检测法

根据棋盘格图像的特点,提出了一种新的棋盘格角点检测方法.对图像进行边缘提取后,得到两组相互垂直的直线组,通过Hough变换求出直线组的代数方程,采用代数方法求两组直线之间的交点,确定角点的初始位置.对每一初始角点邻域采用灰度变化检测方法进行精确的角点定位.该方法既保证了角点检出的正确性,又提高了角点坐标的检出精度.试验结果表明,该方法具有较好的效果和较强的鲁棒性.     

摄像机标定的棋盘格亚像素角点检测

针对传统最小核值相似区(small univalue segment assimilating nucleus,SUSAN)算子对棋盘格角点检测时会将角点与边缘混淆的缺点,提出了一种运算速度快、定位精度高的改进SUSAN亚像素角点检测算法。根据SUSAN模板中角点的特性,提出了灰度对称度的概念,利用灰度对称度区别出棋盘格的角点和边缘。在利用改进的SUSAN算子进行亚像素角点检测时,综合应用了索贝尔边缘算子、灰度平方重心法等方法。提出的亚像素级角点检测方法快速有效,在摄像机标定试验中,其重投影平均误差小于0.2个像素。     

基于亚像素边缘的棋盘格的角点检测

棋盘格标定广泛应用于高精度机器视觉中。针对棋盘格标定中最关键的角点检测技术,本文提出了一种基于亚像素边缘的角点检测算法。先确定棋盘格边缘线法线方向,再在法线方向插入虚拟像素;根据边缘像素灰度变化趋势,用反正切函数进行曲线拟合;然后通过曲线梯度,确定亚像素边缘。在得到各亚像素边缘后,根据边缘相交形式,采用形心法确定角点位置。本算法建立了边缘法向方向亚像素定位算法,不受棋盘格角点方位影响。采用结合像素插值和灰度曲线拟合的方法提取亚像素边缘,有效的提高检测精度。实验表明本算法相对Harris角点检测算法精度提高一倍。本算法已成功应用于石油管螺纹的图像检测中,满足实际应用需求。     

一种改进的角点提取方法

提出了一种改进的角点提取算法,该算法是基于角点的性质,即在角点的某个领域内,图像灰度的变化在任意一条通过该点的直线上都很大。为了便于对最后的灰度变化值求取极值,同时兼顾灰度变化值计算的准确性,采用了在方形窗边界上的线性插值。在插值的基础上,可计算出边缘角,通过它来对角点候选点作进一步的筛选,测试表明该方法比较进前取得了更好的效果。     

基于掩模的畸变棋盘格角点检测与排序

针对当前棋盘格角点检测算法对畸变棋盘格角点检测不足的问题,提出了一种基于掩模的畸变棋盘格角点检测与排序的方法。对所采集的畸变棋盘格图像,依次经过预处理,图像降噪,闭操作和Canny边缘检测以明确其在背景中的位置。然后,采用改进的Shi-Tomasi角点检测算法识别并提取棋盘格的所有角点(包括边缘角点),再通过递归排序算法获取棋盘格行列角点的坐标信息。实验仿真结果验证了所提出的方法的有效性,且相比于基于传统的Harris角点检测,Shi-Tomasi角点检测的算法,对具有一定畸变的棋盘格图像角点,具有更优的检测识别能力。     

SUSAN角点检测算法改进

提出了一种改进的角点检测算法．本着好的算法不依赖于人为干涉的思想，在SUSAN算子基础上．通过对图像灰度值和对比度分析，提出灰度阈值t和比较函数C的快速自适应选取．针对SUSAN算法中对某些特殊型角点检测会失败的情况，构造一种针对SUSAN圆形模饭的二圆环模板，对一些与边缘点难以区分的角点进行检测．试验表明，改进的算法近一步提高了检测的准确性．     

基于MIC角点检测的改进算法

针对MIC角点检测算法具有角点定位不够精确、误检、漏检等缺点,提出一种改进的MIC角点检测算法．为了克服MIC角点检测算法角点定位不准确的缺点,该检测算法利用最小二乘技术对角点局部方向线进行拟合,实现角点的亚像素定位;同时为了克服MIC角点检测易混淆边界点和角点的缺陷,引入检测直线,根据拟合点到检测直线的距离是否大于某一阈值剔除边界伪角点．实验结果表明,改进的MIC角点检测算法角点检测性能明显提高．     

一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法

长焦相机采集近距离棋盘格图像时易出现相机离焦现象，导致棋盘格图像产生散焦模糊，极大地增加了相机标定的难度，同时传统的Harris角点检测算法对散焦模糊的棋盘格图像进行角点检测的结果即使经过非极大值抑制处理也仍然存在大量冗余角点.针对上述问题，基于随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法提出一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法.首先，引入感兴趣区域将Harris角点检测的区域缩小到棋盘格区域以避免背景干扰；其次，采用随机抽样一致算法替代传统的非极大值抑制方法剔除冗余角点；最后，针对模糊棋盘格图像的特性构造新的响应函数，进行亚像素级角点定位，从而得到精确的角点坐标.结果表明，改进的Harris-RANSAC算法对模糊棋盘格图像进行角点检测时耗时短且精度较高，角点检测的反投影误差仅为0.432像素.     

基于角点检测图像配准的一种新算法

提出了一种新的基于角点检测的图像配准方法，其核心思想是采用一种快速的基于图像灰度的角点检测新算法，通过沿圆弧曲线扫描获取角点信息，然后根据这些角点信息建立图像间角点的对应关系，并由此得到初配准参数，最后通过迭代过程以提高配准的精度。理论分析和实验结果表明，该算法对图像间的旋转角度没有限制，配准精度高而且计算量较小。     

计算机网络入侵检测技术探讨

介绍了计算机网络入侵检测技术的概念、功能和检测方法,描述了目前采用的入侵检测技术及其发展方向.     

入侵检测方法

对检测入侵方法中的两种方法——异常入侵检测和误用入侵检测进行了描述，介绍了这两种方法中采用的各种不同的检测技术。     

一种分布式入侵检测系统的设计

首先简要概述了入侵检测技术的现状、分析了现有技术的优缺点，然后提出一种基于部件的分布式入侵检测系统，它集成了误用检测和异常检测方法。文章最后设计了两种改进的分析方法。     

山西省地基检测现状及发展对策

结合《建筑地基基础工程施工质量验收规范》和《建筑基桩检测技术规范》要求。从检测资质、检测设备、人员培训、管理制度、检测报告与检测记录等方面分析了山西省地基检测的现状和存在的问题,并提出了相应的对策,以促进山西省地基检测水平的提高。     

基于网络入侵检测系统的技术改进

本文从研究入侵检测技术人手，介绍了入侵检测系统的分类；然后分析了基于网络的入侵检测系统（NIDs）的技术方法及其优缺点，指出了当前基于网络的入侵检测系统存在的问题和所面临的挑战．本文在对基于网络的入侵检测系统的研究中，提出将主机知识、网络域知识结合到检测系统中去，解决了检测系统易受插入攻击、躲避攻击的问题．本文还提出了检测子网的概念，根据检测需要将物理子网划分为几个检测子网，可以实现负载的分流和检测任务的专业化分工，负载分流可以彻底解决高速网对网络入侵检测系统的威胁，专业化分工可以大大提高检测引擎的处理速度．     

一种多信道突发信号联合检测方法

针对突发信号检测中能量检测方法检测概率低、循环平稳检测方法计算复杂等问题,为提高检测性能和处理实时性,提出了一种适用于多信道突发信号的低复杂度联合检测方法.该方法依据初始能量检测的判决结果,对可能存在突发信号的频谱集合采用了一种频域简化的循环平稳检测方法,并依据判决流程给出了与传统方法在检测正确率和运算量上的对比函数.理论分析和仿真结果表明,该联合检测方法可有效提高突发信号的检测概率并降低计算复杂度.     

网络入侵检测发展现状及应用研究

本文对入侵检测的功能和现有的入侵检测系统进行分析,在分析其优点和不足的基础上研究和总结了在网络安全方面入侵检测系统的发展方向。     

高分辨率航拍灰度图像中的房屋主轮廓识别

提出一种对高分辨率的灰度低空航拍图像的房屋主轮廓识别系统，应用图像分割与房屋矢量化相结合的算法，首先把图像分割成一系列只包含1幢或几幢房屋的子图像，再分别对子图像进行边缘检测、直线检测和房屋矢量化，以缩小算法的复杂度，并实现自适应地调整矢量化参数，该系统适用于房屋密度大，结构复杂的城市地区，在图像平面与地面有一定的倾斜角度时，仍能很好地识别出房屋的主轮廓特征，算法对阴影也有很好的抗干扰性。     

网络入侵检测技术研究

入侵检测是保护网络信息安全的重要途径。文章简要介绍了入侵和入侵检测的概念，以及入侵检测系统所具有的功能，并对4种主要的入侵检测方法进行了分析，重点阐述了一种适用于中小型网络环境的基于网络和主机相结合的入侵检测技术。     

我国铁路线路工务检测现状及探讨

介绍了我国铁路线路工务检测的现状,对目前采用的检测方法和检测技术,即静态检测、动态检测及其他检测进行了归类和总结。