基于边缘检测及灰度跳变的车牌定位算法研究

为了能在复杂背景及不同光照条件下准确地定位出车牌,提出了一种基于边缘检测和灰度跳变的车牌定位算法．该算法首先对获取的图像进行灰度化、图像二值化等预处理操作,提高图像质量,突出车牌信息,接着对车牌图像进行边缘检测,在此基础上采用水平方向和垂直方向上的灰度跳变统计来确定车牌区域的上下边界和左右边界,从而实现车牌定位。实验结果表明,该方法可以比较准确、快速地实现车牌区域的定位．     

应用局部自适应阈值方法检测圆形标志点

利用圆形标志点的几何和灰度特征,在图像中搜索具有符合该特征描述的区域,对圆形标志点进行粗定位.对粗定位区域的扩展区域使用最大类间方差阈值分割法分割出圆形标志点轮廓,并对像素轮廓进行最小二乘拟合,计算出圆形标志点的中心坐标及拟合轮廓各参数,根据该参数筛选保留所需标志点中心坐标.结果表明:该方法使用局部的大津阈值检测圆形标志点,能够避免全局阈值的缺陷,提高标志点检测的检出率;采用最小二乘椭圆拟合提取标志点中心,能够达到亚像素级精度.     

基于改进随机Hough变换的圆形目标检测算法

圆形目标检测在各个领域得到了广泛应用.为了提高规则圆的检出效率、降低不规则圆的漏检率,文章提出了一种改进随机Hough变换的圆形目标检测算法.算法首先用区域增长和RGB二值分割等算法对不同背景的图像进行二值分割和去噪处理,接着对连通域分割的特征区域用具有圆形性特征的边缘点进行候选圆的检测和验证.实验对比结果表明,本文算法可以显著提高规则圆的检出效率、降低不规则圆的漏检率,算法计算量小、运行速度快、鲁棒性强.     

笔画背景抑制的自然场景文本检测

针对复杂背景中过多的边缘信息与噪声干扰引起笔画宽度检测不准确的问题,提出了一种结合纹理背景抑制的笔画宽度变换文本检测方法.采用Butterworth高通并结合文本纹理特征,实现了在抑制背景的同时有效保留文本区域的信息.通过结合利用加权引导滤波的图像增强技术降低噪声对边缘检测的干扰,使得文本图像的笔画宽度与边缘梯度信息的提取更为准确,从而有效提升了笔画宽度变换文本检测的性能.基于ICDAR数据库的实验结果也验证了该方法的有效性.     

基于非参数统计的综合孔径图像弱小目标检测

针对综合孔径微波辐射图像中目标和复杂背景的边缘振荡对目标检测带来的影响,提出一种基于非参数统计的弱小目标检测方法.在对综合孔径辐射图像特征进行研究的基础上,采用非参数统计中的秩统计量描述图像中目标及复杂背景边缘的过渡纹理,给出综合孔径辐射图像的非参数统计描述模型,利用目标及复杂背景边缘各方向秩相关系数不同的特征,将目标与复杂背景有效地分离,实现对复杂背景的抑制和目标检测.仿真及实验结果表明该方法能有效地对综合孔径辐射图像中的弱小目标进行检测.     

基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法

提出了一种基于圆形阵列标定板的张氏相机标定法.利用大恒水星系列相机对不同方向和不同姿态的圆形特征标定板进行20次拍摄,并利用亚像素边缘检测算法对图像视野中的特征进行边缘检测;接着对得到的边缘封闭的特征分别进行圆度、偏心率和凸度的条件限制,提取出图像中符合要求的圆形特征;最后通过标定板上圆形特征的圆心像素坐标与世界坐标的对应关系来进行相机标定.实验结果显示,圆形特征的圆心坐标平均重投影误差在0.007个像素以内,表明了该算法的可行性.      

基于双特征的前方车辆实时检测

提出一种在无先验知识的情况下,综合利用车辆阴影和对称性两种特征进行前方车辆检测的算法.该算法通过检测车底阴影特征生成车辆存在假设,首先,利用大津阈值分割方法(OTSU)得到车辆阴影特征,采用阴影区域融合方法解决阴影边缘的变形问题,得到可能包含车辆的区域;然后,利用车辆对称性特征对感兴趣区域进行验证,并对其中的车辆区域进行准确定位.通过对实际采集的道路图像序列进行测试,结果表明:该算法能够实时、有效地检测出前方车辆.     

基于OTSU和Canny算子的红外图像特征提取

由于红外图像背景复杂、分辨率低等因素,在利用涡流红外热成像技术检测金属材料裂纹缺陷时,会导致红外图像裂纹缺陷区域模糊。为解决这一问题,提出一种基于大津法(OTSU)和Canny算子相结合的红外图像特征提取方法,用于解决红外图像分割、特征增强和裂纹缺陷区域边缘特征提取等问题。首先对获取的红外图像进行降噪处理,增强图像中的特征信息;然后用OTSU算法将裂纹区域从背景区域分离出来,并用Canny算子提取裂纹区域的边缘,最终获得裂纹边缘的周长和面积等特征信息。实验结果表明,该方法能准确定位红外图像裂纹区域,提取红外图像裂纹边缘特征信息。     

基于字符边缘检测和颜色特征的车牌定位方法

针对复杂背景下车牌定位精度低的问题,提出一种基于字符边缘检测和颜色特征的定位方法. 针对图像中车牌区域含有的丰富边缘,首先进行垂直边缘检测,然后去除大量背景和噪声边缘,接着通过对垂直边缘的统计分析确定2个候选区,最后结合车牌的颜色特征确定最终的车牌图像区域. 实验结果表明,该方法准确率高,鲁棒性好,具有较大的实用价值.     

改进型自适应差分算法

本文就在复杂背景下的运动目标检测,对传统的帧间差分法和背景帧差法进行改进,对Canny算子检测边缘检测运动目标和增加计数器来对背景模型实时更新的基本算法进行改进,对他们的缺点进行改进,同时引入了中值法提取的背景作为初始背景,大津法进行目标分割,再结合集合关系。将得到的两种二值化图像进行与运算,最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。     

支持向量回归在圆形检测中的应用

对圆形的识别是机器视觉中最基本和最重要的任务之一,为了准确确定复杂背景图像中圆的位置,提出了一种将支持向量回归模型与三点拟合圆联合起来的新算法,通过支持向量回归模型训练不同类型的圆形样本,得到超平面方程f(x),以f(x)为中心线,构建一个宽度为2ε的近似圆环型间隔带,在此间隔带上的点都被认为属于圆形边界上的点,然后运用三点拟合圆几何算法计算出圆心和半径,从而达到识别圆形的目的。实验结果表明,联合算法通过对训练样本的学习,能够在噪声比较大的背景图像中得到圆形的边界信息,从而确定圆的位置,较仅使用某一种圆形识别算法有一定的优势。在以圆形作为定位的机器视觉领域,具有重要的理论研究价值与实践意义。     

一种改进的Hough圆检测算法

普通Hough圆检测计算量大，且实际图像易受光照和背景不均匀等条件的影响，针对这些情况提出了一种将待检测圆图像先作边缘检测后，再对边缘图像进行粗匹配和精匹配，以实现圆检测的方法．粗匹配使用改进的SSDA算法进行，精匹配利用圆的两条不平行弦的中垂线相交于圆心的几何性质，对经典Hough变换加以改进，提高了检测速度．     

图像自动配准初始参数确定

为了实现图像自动配准,需要确定初始变换参数,为此提出了图像特征线和图像特征圆的概念。以仿射变换作为图像配准变换模型,由Harris角点检测法确定图像特征点,由图像特征点求取图像特征线和图像特征圆,根据该特征线和特征圆洋细推导了图像自动配准初始参数的确定算法。根据以上算法实现了图像自动配准,证明了该算法的有效性。     

复杂背景图像中圆检测的新算法

如何在复杂背景图像中确定圆的存在,并将其准确定位,具有广泛的工程应用价值.本文通过对大量圆定位算法的研究,提出了一种利用圆形性特征在复杂背景图像中进行圆检测的新算法.经实验证明,此算法实现了复杂背景图像中圆形炮管的自动定位与分割,对于发生形变的图像,此算法仍具有较好的位移、旋转和伸缩不变性,可应用于工程中的圆检测.     

Study on circle detection algorithm based on data dispersion

To reduce time-consuming, a new algorithm is proposed for circle detection based on the theory of data dispersion.The center coordinates and radius can be detected with the following steps in this algorithm precisely and quickly.Firstly, image processing is needed to extract the boundary of the primary image, which is almost like a circle in shape, and after that, the original circle is reduced to a single-pixel width circle by image processing.Secondly, the center coordinates are calculated by three selected points on the circle.There might be a deviation between the calculated center and real center.Thirdly, a square area is determined for the center coordinates computing with an exper-imental range and each pixel inside the square is a potential center.Fourthly, the center is compu-ted with distance criterion and the center coordinate is determined when the variance reaches the minimum.Lastly, the radius is equal to the means of the distance vector with minimum variance. Experiments are conducted and the results show that the proposed algorithm gets the same accuracy and better real-time performance in comparison with traditional Hough transform.     

基于霍夫变换的烧结矿粒度识别研究

针对烧结矿生产时无法直接得到粒度大小和分布,人工检测的准确性和即时性不高等问题,提 出了一种基于图像增强和霍夫变换的烧结矿粒度识别方法。 该方法首先使用形态学开操作、图像像素点分 割、拉普拉斯图像锐化算子等方法进行图像增强,然后应用高斯滤波和图像边缘检测算法,最后用霍夫圆检 测算法进行烧结矿粒度检测,实时处理获取的图像,并检测出烧结矿的粒度大小和分布。 该方法可以快速检 测出图像中的烧结矿,其中图像像素点分割方法是根据烧结矿和背景的像素值设置分段函数进行分割,大幅 度减少图像中的噪声,提升了烧结矿和背景的对比度以及亮度,并且检测的准确性和即时性高,克服了人工 检测的弊端,准确率可达到 98%以上。 通过实验表明:该方法对提高烧结矿的生产效率、改善资源的利用、 降低人员成本具有积极作用。     

基于凸包算法的指尖识别方法

针对现有指尖检测方法容易受背景的干扰,并且指尖误判点较多的情况,提出了一种基于凸包分析的指尖检测算法。首先,为减少类肤色背景和光照对手部轮廓提取的影响,采用YCbCr肤色模型和背景差分法相结合的方法提取手部轮廓;然后采用快速凸包算法获得手部轮廓的凸包,并利用凸包顶点和缺陷点计算出掌心的坐标,根据凸包缺陷深度和手指几何特征及曲率特征检测手指指尖;最后采用有灯光和类肤色背景干扰的环境,而不是背景单一的环境进行实验,验证了所提算法的鲁棒性。实验结果表明,该算法可以有效识别出指尖数目和手掌的位置,实现简单的数字手势（0~5）的识别,具有较强的鲁棒性。     

基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法

为了克服当前图像匹配方法主要通过测量距离的方法来实现图像匹配,忽略了图像间的相似度,导致算法存在错误匹配较多以及鲁棒性较差的问题。本文提出了基于相似度模型耦合角度制约规则的图像匹配算法。采用FAST检测方法对图像特征进行检测,快速获取鲁棒特征点,以改善算法的匹配正确率。随后,利用SURF特征描述机制,通过计算特征圆域内的Haar小波响应值,对特征点进行描述。引入结构相似度SSIM(structural similarity index measurement)模型,将其与欧氏距离模型相结合,构造相似度模型,从结构相似度与测量距离两方面出发,将特征点进行粗匹配。最后,利用特征点的余弦关系,求取特征点间角度,建立角度制约规则,对粗匹配结果完成优化。实验结果显示:与典型的匹配方法相比,该算法具有更好的匹配性能较好,在多种几何变换下仍具有理想的匹配精度。     

基于视频图像处理的交通流检测方法

针对视频交通流的特点，提出了一种无需进行视场标定的交通流检测方法。该方法选用检测线上的点及其近似点作为检测区域，通过对背景模板上检测区域中的突变点的分析和统计，可以实时地检测车辆的驶入、存在和驶出，提高了检测速度。在此基础上，设计和实现了视频交通流信息采集系统，并用软件实现检测算法和图像处理算法。试验结果表明，其检测速度和检测精度都能够满足实际要求，达到了用最小的系统规模实现交通流信息采集的目的，能够为交通管理与控制提供信息数据。     

灰度积分投影和圆形标记法结合的人眼定位

讨论对于自然光下摄像头采集的人脸照片的眼睛定位算法,该算法是基于灰度积分投影和圆形标记法实现。分为以下三个步骤:首先,在RGB空间下对图像进行肤色检测,得到可能的人脸图像,通过形态学处理排除噪声等干扰;然后,根据亮度分量对人脸区域进行分割,得到五官图,并通过灰度投影对人眼进行粗定位;最后,通过圆形标记法,把区域内的白色空洞转化成面积相等且质心为圆心的圆形,经过几何特征筛选排除干扰圆得到双眼的两个圆形。该算法在Matlab平台上进行仿真实验,结果表明,此算法对于复杂背景下特别是存在类肤色干扰情况时人眼定位效果好、精度高。