OpenCV的车道线检测方法

基于开源计算机视觉库(OpenCV),提出一种轻量级的车道线检测方法.首先,对输入的原始图像进行灰度化处理,紧接着使用双边滤波滤除噪声,大幅度保留原始图像的边缘信息;然后,用Canny边缘检测提取图像边缘;最后,使用速度更快的渐进概率Hough变换(PPHT)识别车道线.仿真结果表明:预期检测车道线的效果较好.     

基于改进霍夫变换的水面无人船水界线检测方法

准确的水界线检测是水面无人船(unmanned surfaced vessel,USV)导航和自主避障的关键;同时也为水面图像处理提供有效区域。针对复杂背景下水界线检测实时性和鲁棒性欠佳的现象,提出一种改进的水界线检测方法。首先,使用Canny边缘检测提取图像的边缘信息;然后,使用基于边缘梯度信息的Hough变换,限定参与水界线拟合的边缘像素点的梯度方向;并删除对水界线没有贡献的边缘像素点,同时缩小累加器空间;最后,使用加权长度确定水界线,以此抑制标准Hough变换对纹理性区域边缘像素点造成的虚假峰值。实验结果表明该算法可准确、高效地检测出水界线。     

一种高效的混合圆/椭圆检测方法

提出了一种新的基于边缘连续特征的HT（ECHT）混合圆／椭圆检测方法，利用连续的边缘曲线段来决定HT采样点，实验仿真结果表明该算法较好地解决了标准RHT检测中无效采样概率大，无效积累时间多的问题。     

一种基于方向导数的边缘直线检测算法

基于方向导数序列的概念提出一种新的边缘直线检测算法.在检测过程中,将边缘图像视为三维空间的曲面,对各个边缘点求各个方向的方向导数序列,然后由方向导数序列的取值判断确定出直线段.通过分析和编程试验证明了其算法对直线段的检测有效.     

一种基于感知编组的边缘直线段检测方法

直线段特征是数字图像中的重要信息,具有丰富的语义.直线段提取方法的优劣直接影响到高层次图像处理的效果.针对当前直线段提取方法中存在的直线断裂问题,改进现有算法,提出一种基于假设验证的稳健的、高准确度的直线编组算法.该算法从几何相似和纹理相似性两个方面对直线段进行约束,如果满足条件,则假设分裂的直线段属于同一条直线,而后在断裂区域进行二次边缘直线提取,并验证所提取的新直线与原有断裂直线段是否属于同一直线.本算法在一定程度上能够避免直线编组中通常存在的错连与漏连问题,通过对航空影像的试验验证了该方法的有效性.     

基于图像多特征识别的空闲车位检测

车位空闲状态检测与识别是停车场自动泊车引导的关键技术,目前虽有多种检测识别方法,但就某一种方法而言,很难达到快速、准确的检测目的.原因在于每种识别算法各有所长,既有优势,又有不足,因而实际中需要结合采用两种或两种以上的方法才有可能达到满意的检测效果。基于图像多特征识别检测方案,提出一种融合边缘检测、封闭轮廓检测以及前景与背景的像素差异的联合检测方法,对每一个停车位进行综合检测,判断车位上是否有停泊车辆.实验表明,这种融合算法不仅十分有效,且具有较强的识别能力和较高的准确性。     

基于霍夫变换的农业AGV车道线视觉检测方法

基于GPS、uwb、SLAM、磁导航循迹等技术的自动引导车技术已在工业生产室内环境中大量使用,但由于在农业场景中室外因素的不确定性,多种技术在农业AGV中使用效果并不理想.提出一种基于视觉的车道线检测方法,利用Hough算法进行现实场景的车道线提取,有效提高农业AGV实际应用水平.     

基于图像分割的线段检测方法

介绍了线段检测技术的研究背景及发展历程,按照检测原理的不同,对线段识别方法进行了分类综述,主要介绍了基于Hough变换的线段检测方法、Burns边缘检测算法、端点扩张线段检测法、LSD线段检测法.通过对各种检测方法的阐述、分析和比较,总结了线段检测技术的理论缘由和应用特点,并提出了影响线段检测技术的几个因素,展望了线段检测技术今后的发展方向.     

基于边缘提取和特征跟踪的道路检测算法

研究了汽车辅助驾驶系统中的计算机视觉问题，一方面，用小波变换对高速公司上的道路边缘进行检测，另一方面，利用灰度以及几何特征实时跟踪和检测车道边缘，通过建立道路边缘模型，采用数据模拟合的方法确定边界轨迹方,程从而估算出公路的延伸方法，实现汽车的自动防偏，并为解决汽车智能辅助驾驶系统的避障问题提供了有力的保证。     

基于ARM嵌入式系统的空闲车位检测方法

针对室外停车场,给出一种摄像头检测空车位的方案。基于最大后验概率的意义,将车位状态组合问题转变为最短网络路径的求解,给出了求解该网络最短路径的快速算法。通过内嵌ARM11系统的智能摄像头进行图像拍摄和车位检测算法的快速运算,实时检测车位状态,然后,把检测结果传送到服务器。基于C/S网络模型,用户可以从计算机终端和液晶屏观察和查询车位信息。实验表明,该系统可以方便地用于准确检测空闲车位,同时,实现停车场的信息管理。     

直线检测的灰度投影积分方法

为了提高图像上直线检测的鲁棒性和精度,提出一种灰度投影积分(GP I)方法。GP I方法将需要检测的图像直接在直角坐标空间沿某个投影方向进行投影,将对应到同一投影点的像素灰度值进行累加,得到灰度投影积分向量,再旋转投影方向计算不同投影方向的灰度投影积分向量,从而得到一个原图像的灰度投影积分矩阵,再由该矩阵的极值元素所在的行和列求出图像中直线的方程。实验结果表明,GP I方法不需要事先提取边缘点,就能够快速准确地检测出图像中的直线,避免了传统方法在提取边缘点时阈值选取不当带来的直线检测误差。     

基于特征检测的航拍图像电力线提取方法

在分析输电线路无人机巡检系统航拍图像中电力线特征的基础上,针对单一Ratio算子和Hough变换提取电力线效率低、效果差的不足,提出一种基于特征检测的电力线提取算法.首先,运用Ratio算子检测直线像素点并运用Hough变换的方法提取图像中的直线信息;然后,运用特征检测算法对电力线进行提取;最后,通过实验验证了所提算法能够从复杂的自然背景中完整提取电力线,同时能有效避免漏检、误检等情况,并有较好的噪声抑制能力.该研究为电力线典型故障的检测识别提供了有力支撑,具有较好的工程应用价值.     

一种基于误差扩散理论的直线检测算法

基于霍夫变换的基本原理,针对其在进行直线检测中存在的不足,利用误差扩散理论分析了在霍夫变换过程中的误差,研究了影响误差的因素.分析表明,直线的参数估计不仅和图像噪声有关,而且与直线的位置有关,直线到原点的距离越近,误差就越小,即对直线的检测精度就越高.提出了利用窗口移动的方法来寻求最优特征点和限制角度变换范围,结合最优特征点和误差扩散的理论,给出了一种改进的直线检测算法.在直线检测的精确性要求比较高的情况下,该算法能很好地满足要求.     

基于局部PCA方向统计分析的Hough直线检测算法

为克服经典Hough变换本身存在的计算时间长、存储空间大的缺点,提出基于局部PCA方向统计分析的Hough直线检测算法.首先在边缘图像范围中选取合适大小的掩膜,通过局部PCA获得支持集内像素点的主元方向;侧重依据所有掩膜内主元方向信息的统计规律来约束Hough变换的极角选择范围,通过缩小参数θ选择范围大大缩短搜索时间.同时,每当一条直线检测完毕,当即把该直线上的点从原图像中除去,一方面可以避免直线间尤其是角度相近的直线问的影响,另外也减少下一轮极角予集范围内搜索的像素点数,提高运算效率.上述过程依此循环,直到检测出所有规定的直线.实验表明,所提出的算法计算精度高,运算时间短,并能提供直线段的完整描述.     

基于可变邻域的小波变换的球团图像边缘检测算法

提出一种基于小波变换的球团图像边缘检测算法。Mallat等提出利用小波变换的局部极大值点来表征信号的奇异点，从而进行图像边缘提取。但小渡变换的局部极大值点的确定直接关系到边缘检测效果的优劣。提出一种基于模极大值的小渡变换的局部极大值点选择方法，实验表明，该方法比传统的图像边缘提取方法具有更好的效果。     

基于Canny算子和Hough变换的夜间车道线检测

针对夜间只有车灯照射路面图像整体较暗、光照不均匀、车道线不易检测的问题,提出了一种夜间车道线识别方法。首先,对预处理后的图像采用Laplacian算子进行边缘增强;然后,结合Otsu算法进行Canny边缘检测,再在边缘图像底部1/3区域中利用Hough变换进行直线拟合;最后,在斜率约束的基础上提出了一种内侧车道线提取算法,实现了车辆所在车道内侧车道线的检测。针对多种夜间车道线图像进行实验,结果表明,该算法准确提取出了内侧车道线。提出的方法能克服图像较暗和光照不均的影响,排除旁侧车道线、护栏等的干扰,有助于夜间车辆各行其道。     

一种足球机器人场地白线的提取方法

基于折反射原理的全景视觉系统,由于能获得大范围视野的环境信息、因其高实时性和高性价比而被广泛应用在视频监控、视频会议和足球机器人等领域。但是,该系统采用的凸面反射镜,由于存在对场景的压缩而使得实际场景中的一些规则物体(比如直线)的成像存在很大的变形,给提取这些特征带来了困难。而足球机器人比赛场景中的白色标志线是不可多得的参考信息,如果能快速准确地提取出全部或部分白色标志线信息,将给机器人的决策系统提供很大的帮助,从而提高机器人的整体性能。以足球机器人比赛环境为背景,将场地白色标志线的边缘像素点转化到:实际距离和图像像素距离成线性变换关系的图像空间,利用一种结合数字罗盘航向角度信息的Hough变换方法提取场地白色标志线信息。试验证明该方法具备很大的可行性。     

一种基于Contourlet变换的图像边缘检测方法

基于小波变换域图像边缘检测算法只能有效检测出图像有限方向的边缘,而且这种算法所得到的边缘图像往往出现断裂现象.Contourlet变换是一种新的多尺度几何分析方法,它不仅拥有小波变换的时频局域特性和多分辨率特性,而且还具有很好的方向性和各向异性.提出一种新的基于Contourlet变换的边缘检测算法.仿真结果表明,该算法对图像边缘细节的提取比基于小波的图像边缘检测方法更加丰富,且具有较好的连续性.     

一种高效检测MRI脑肿瘤图像边缘的方法

以哈佛大学医学院开发的脑肿瘤医学图像数据库为背景， 提出一种自动多阈值、 中值滤波和sobel边缘检测相结合的方法(T_Sobel算法). 实验表明该方法对MRI脑肿瘤图像具有很好的鲁棒性.     

一种高效检测MRI脑肿瘤图像边缘的方法

以哈佛大学医学院开发的脑肿瘤医学图像数据库为背景,提出一种自动多阈值、中值滤波和sobel边缘检测相结合的方法(T_Sobel算法).实验表明该方法对MRI脑肿瘤图像具有很好的鲁棒性.