以轮廓曲线为特征的断裂面匹配

现有断裂面匹配算法主要适用于表面粗糙特征丰富的断裂面,对于表面光滑特征稀少的断裂面不能正确匹配。针对这一问题,提出一种以断裂面轮廓曲线为特征的匹配算法。该算法首先将区域生长算法和边界跟踪算法相结合,在沿碎块棱边分割出断裂面的同时又得到了封闭且序列化的轮廓顶点;轮廓曲线的匹配,先采用角点距离矩阵进行粗匹配,排除了大部分不匹配的曲线对,再根据轮廓曲线所有顶点的曲率和挠率,采用改进的Hausdorff距离进行细匹配;最后,根据匹配的轮廓曲线,采用四元数法计算三维变换将碎块对齐,通过跨界切矢连续检测且误差最小的碎块对为最优匹配。在断裂面粗糙和光滑且材质不同的多个碎块上进行了实验,结果表明该算法能较好实现特征稀少或丰富的断裂面的匹配。     

基于轮廓曲线和特征区域的秦俑碎块匹配算法

为了提高秦俑碎块匹配的精度和速度,提出了基于轮廓曲线和特征区域的碎块匹配算法.提取碎块的断裂面及其轮廓曲线,并将轮廓曲线进行分段,再采用最长公共子序列算法将轮廓曲线进行匹配,以实现碎块的粗匹配;根据体积积分不变量计算碎块断裂面上所有顶点的凹凸性,并将断裂面划分为一系列或凹或凸的特征区域;计算断裂面上各个特征区域的质心,并采用改进的迭代最近点算法对质心进行匹配,以实现断裂面的细匹配.实验采用了3种匹配算法对秦俑碎块数据进行匹配,结果表明基于轮廓曲线和特征区域的匹配算法能更加精确地完成碎块断裂面的完全匹配和部分匹配,并在细匹配阶段取得了更高的迭代收敛速度.      

基于微分进化算法的轮廓匹配方法

轮廓匹配是图像处理中一个重要匹配方法,针对现有匹配方法中匹配搜索耗时多的局限性,提出了一种改进的轮廓匹配方法.对模板图像和待匹配图像分别提取轮廓,计算轮廓上每一点的曲率,并选择满足阈值条件的轮廓点为候选点;以此点及其两侧若干点构造特征向量,依据欧氏距离构造相似性度量函数,使用具有全局最优性的微分进化算法求解,以保证获得全局最优解.对比实验表明,所提出的方法有较快的寻优速度和较高的配准率.     

基于轮廓层次树的图像表达和匹配

建立轮廓层次树实现图像层次表达;对局部轮廓特征进行量化得到轮廓形状的表达;通过对树的匹配以及轮廓形状的相似性计算,实现了对图像的匹配. 针对图片库的实验表明,该算法对物体类图片有较好的查全率.     

一种基于特征点的二维碎片匹配算法

提出了一种基于特征点的二维碎片轮廓匹配算法,有效地减少了匹配过程中的计算量。先对图像轮廓进行提取和去噪,计算轮廓曲线的曲率后选取特征点。接着计算特征片段的弧长与弦长比值,作为曲线特征进行匹配。实例表明,该方法提高计算的效率和匹配的成功率。     

地形特征匹配辅助导航方法研究

对传统的地形轮廓匹配辅助导航算法进行了如下改进：首先在景象匹配的基础上对飞行区域作出预测,其次利用实测高程度列和预测高程序列匹配,对飞行器进行实时定位和下一时刻的航迹预测;最后利用递堆和缩小匹配网格搜索范围等手段减少计算量。该方法提高了地形轮廓匹配的实时性和精度,增加了飞行器超低空飞行的可靠性和机动性。     

眼部动作实时识别系统设计

利用网络摄像机和图像处理单元设计了一种眼部动作实时识别系统.该系统首先用帧差法检测出眨眼的动作区域,将此区域设置成感兴趣区域,并用图像形态学算法对其进行处理;然后找出眼部轮廓,并以此区域创建模板,再利用此模板对每一帧图像进行模板匹配,找出匹配中的最小值,以得到识别的结果;最后通过实验验证了该算法的有效性.该系统有广泛的应用前景,如实现模拟鼠标的控制等.     

一种基于曲率提取轮廓特征点的方法

对边缘轮廓线进行了自适应平滑,在以轮廓点为中心的支撑区域内定义了曲率角,并根据定义的曲率角及曲率符号,采用简单的模板匹配技术,提取出候选的轮廓特征点,对候选点附加抑制条件得到真正的特征点．此方法减少了数字化误差及噪声带来的影响,抗干扰性好,且运算量较小．实验表明,该方法具有很好的轮廓特征点检测及定位能力     

基于随机轮廓匹配的快速图像配准算法

为了克服确定性图像配准算法计算速度和准确率难以同时兼顾的缺点,提出了一种对部分重叠的图像进行快速配准的方法,该方法是基于轮廓特征的随机匹配算法。通过提取轮廓上的“关键点”作为特征点,随机选择若干特征点对得到候选变换,随后的投票阶段对其变换参数进行检验和求精。实验结果表明:对于典型的应用,该算法比传统确定性匹配算法的速度提高了约一个数量级,能够在线性时间内完成对两幅图像的配准,而且,该方法能够对包含相当比例误报的特征点集进行匹配,具有很强的适应性。     

利用弦长不变特征的叶片截面轮廓匹配算法

针对大型燃气轮机叶片型面形状加工质量高精度检测分析评价中的无基准坐标匹配问题,提出了一种利用截面轮廓曲线弦长几何不变特征的精确坐标匹配算法.该算法在获取对应截面轮廓数据后,基于叶片截面轮廓曲线对应弦长不变特征建立目标函数,并依此计算出理论轮廓曲线中与测量数据对应的坐标点,构造出坐标变换超静定方程组,然后通过豪斯荷尔德矩阵变换方法计算出该坐标变换的最小二乘最优解.采用该算法计算出叶片截面轮廓曲线的模拟测量数据与理论数据之间的坐标变换矩阵,得出了该变换矩阵下的截面轮廓评价结果,其偏差小于1.5μm,表明该算法对于自由曲面的大型燃气轮机叶片型面形状加工质量的检测评价具有较好的应用效果.     

一种用于CT片层间轮廓线插值的算法

提出一种基于角度建立断层之间匹配点对的线性插值算法。与以往方法相比，该方法简单易行，计算速度快，可实现序列图像的自动插值。通过对人类下肢长骨CT(Compterized tomography)片数据进行实验的结果表明，它是一种可行的层间轮廓线插值方法，不仅对原本相似轮廓的插值效果良好，而且对形状差异大的轮廓线也能得到令人满意的结果。     

一种改进的等高线并行细化算法

讨论了经过分色提取之后等高线的细化问题,以减少数据的处理量,为矢量化过程做前期处理准备.针对军事地图等高线,提出了一种改进的快速并行细化算法.采用两步法细化算法对等高线进行细化处理.在已有的两个逻辑规则基础上,增加了若干限制条件,处理了模板的对称性问题.同时还给出了删除数组,提高了算法的运行速度.从运行结果看,没有发生骨架畸变现象,避免了过度腐蚀,具有较好的连通性,此方法的细化效果较为理想.     

连续断层图象计算机三维重建轮廓点匹配插补算法的研究

提出了一种连续断层图计算机三维重建轮廓点匹配插补算法。该算法对连续断层图象相邻轮廓进行轮廓点匹配，继而插补出中间轮廓，形成被重建物体的三维形貌。     

在Windows环境中实现医学图像三维重建

为了使医学图像的三维重建既有较快的速度 ,又有很好的质量 ,针对传统的轮廓拼接算法的不足 ,提出一种独特的轮廓拼接算法 .介绍在微机上应用OpenGL实现三维交互显示 ,并将该算法应用于从一组心脏轮廓线重建其三维表面 .结果表明 ,该算法具有快速、适用于非凸轮廓、生成的表面合理等优点     

基于自适应轮廓匹配的视频运动车辆检测和跟踪

为了对高空拍摄的交通场景进行图像处理，实现对运动车辆的检测和跟踪，以获得车辆的运行轨迹，在固定模板的基础上，利用自适应轮廓匹配算法，结合误检判断和轮廓分解，较好地检测出了车辆轮廓，并能避免由于两辆车靠近带来的误检．将自适应轮廓匹配思想移植到车辆跟踪中，可以实现较为准确的跟踪．计算机检测和人工检测的比对实验表明，在一定的条件下，这种算法有效消除了误检和多检现象，其正确检出率达到95．01％，即使存在一定的漏检，也可以通过插值实现填充．     

基于角序列的二维碎片轮廓匹配算法

提出了一种基于角序列的二维碎片轮廓匹配算法,用于获得两块碎片间的最可能的拼接结果。将该算法与多尺度空间相结合,不但有效地解决了碎片拼合过程中的尖角问题,还提高了计算效率及碎片匹配的准确率。     

基于局部分块三维物体表面三角划分算法

基于三维重建工作中物体截面轮廓线序列中相邻轮廓线基本相似的事实,提出了物体截面轮廓线点集之间三角划分的一种快速算法．算法首先寻找轮廓线的控制点,对每两条相邻轮廓线的控制点进行配对;然后将这样两条轮廓线之间的三角划分分配在多个小曲线段对之间进行,并且根据事先匹配的控制点,在每个小的区域中进行简便快速的三角划分．实验验证了算法的有效性．