一种主从摄像瞳孔实时精确检测系统

针对瞳孔实时精确检测,提出了一种主从摄像机随动跟踪人眼图像捕获系统用于捕获人眼图像.主摄像机用于定位人脸,从摄像机在云台控制下实时跟踪人眼区域并采集高分辨率人眼图像.为了提高系统的动态性能,针对来自主摄像机分辨率1280×960的人脸图像,采用了一种AdaBoost人脸检测与MOSSE目标跟踪的融合算法,实现了60 fps的人脸快速定位.采用语义分割网络对来自从摄像机的人眼图像进行瞳孔粗定位得到瞳孔感兴趣区域,对瞳孔感兴趣区域采用椭圆拟合算法进行瞳孔精检测.实验结果表明所提出的检测系统及方法可以实现18 fps的瞳孔检测,瞳孔图像有效像素可达2 500以上,检测重复性可达±1.06%.      

一种改进的人脸检测方法

针对一种基于多模板匹配的单人脸检测方法的不足 ,提出了一种改进的人脸检测方法。实验表明经过改进的方法在准确性和速度上都有一定的提高     

基于眼睛特征定位的人脸模板匹配算法研究

采用基于眼睛特征定位的人脸模板匹配方法，利用不同长宽比的多个人脸模板对候选人脸进行匹配，并利用人脸器官的边缘分布图进行分块验证。在图像增强的基础上，利用自适应阈值的方法对图像进行二值化，结合模板匹配的方法准确提取出双眼对，有效的减轻后期人脸模板匹配的工作量，提高了系统的执行效率。     

用于3D生物医学图象边缘检出的一种新零交叉算法

在三维生物医学图象分割中，Marr算法的缺点是当模板较大时运算速度很慢。Haralick算法的缺点是曲面拟合系数和方向导数的方向较难确定。对此，作者提出了一种新的零交叉算法。它是先对图象进行对称二阶微分运算，然后由平面拟合检出过零点。其优点是模板较大时运算速度比Marr算法快，且采用平面拟合具有较好的抗干扰性。     

一种新的子像素级边缘检测算法

将数学形态学、数值分析方法与传统的边缘检测理论相结合，构造出一种新的理论体系完备的子像素级边缘检洲算法，从滤波、边缘定位、拟合求精等多个方面对传统的边缘检测算法加以改进，使其可以在诸如精密检测等多个应用领域发挥作用。     

一种3D空间中的两级力导引可视化算法

可视化是研究复杂网络的重要方法,目前2D平面可视化研究十分成熟,而3D可视化研究相对较少.为解决目前3D可视化布局结果不能真实展示复杂网络结构特征的问题,提出了一种两级力导引3D可视化算法.该算法基于复杂网络的特征分析,通过对网络聚类得到多个子网络及建立抽象网络,然后分两步依次对抽象网络和子网络进行力导引布局,从而得到最终布局.真实数据的实验分析表明,该算法的可视化布局结果能够真实展示复杂网络结构特征,同时具有较低的时间复杂度和较好美观度、清晰度.     

一种新的虹膜定位算法

提出一种新的虹膜定位算法.首先根据虹膜图像的灰度分布特征进行粗定位,用阈值分割和二值图像形态学的方法提取瞳孔的圆心和半径,然后用边缘检测的方法提取虹膜的外边缘,最后用圆梯度灰度检测算子进行小范围的精确定位.实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速度,减少了传统虹膜定位算法中搜索的盲目性.     

一种改进的Sobel图像边缘检测算法

在经典Sobel算法的基础上，介绍了一种改进算法。该算法能检测八个方向的图像边缘，并能抑制噪声对边缘检测的影响。     

输电线路中缺失绝缘子的检测与定位

在对无人机航拍图像中缺失绝缘子进行特征分析的基础上,提出了对绝缘子轮廓进行椭圆拟合与筛选进行缺失绝缘子定位的方法.该方法在使用Canny算子进行边缘检测后,对得到的边缘图像进行边缘细化、剔除细小边缘、形态学闭运算的处理,以去除边缘图像中的无关信息,并将部分断裂边缘重新进行连接,得到完整的边缘图像.最后通过对不同轮廓间进...     

一种基于边缘知识的雷达图像匹配定位算法

针对低信噪比实孔径雷达图像的特点，选用适于提取多尺度稳定边缘的Ｃａｎｎｙ算子，结合具有视觉非线性的门限准则、Ｎｅｖａｔｉａ细化和跟踪准则及Ｈｏｕｇｈ变换，提取可靠稳定的边缘特征描述，根据可见光参考图提取与ＳＡＲ图像共性的稳定边缘特征的知识以及稳定边缘的知识描述，提出一种基于边缘知识的雷达图像与可见光图像匹配定位算法，实验结果表明，该算法能可靠地完成雷达图像的匹配定位。     

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．     

一种基于CNN的运动对象分割算法

提出一种基于细胞神经网络的运动对象分割算法。通过引进除噪模板和改进边缘检测模板,去除了图像采集和处理过程中的噪声影响,得到比较满意的图像边缘信息。实验结果验证了算法的有效性,而且处理速度与图像大小无关,能够实现图像实时处理。     

一种改进的图像边缘检测算法

边缘检测是图像处理中重要的处理技术,在经典Prewitt算子基础上,介绍一种改进算法.该算法检测八个方向的图像边缘,利用图像梯度模、边缘点的相关性及约束性确定图像边缘,具有图像边缘定位准确、抗干扰能力强等特点.     

一种实用监控系统的人脸检测定位算法

对基于监控系统中彩色图像的人脸检测与定位方法进行了探讨,利用颜色对方向的不敏感来减少人脸区域的搜索范围,将颜色空间与Hough变换相结合实现人脸定位.首先在颜色空间YCbCr上建立肤色模型,并对肤色区域进行初步检测,然后利用自适应模糊Hough变换检测瞳孔所在的圆心,从而实现对人脸区域的精确定位.在Georgia Tech彩色人脸数据库上的实验结果表明:该方法能够较好地检测肤色偏黄的人脸,并且在人眼的定位阶段平均用时为0.1秒,满足数字监控中实时性的要求.     

一种降低复杂度的CCD彩色图像重构算法

为了提高视频展台的图像质量和帧率,提出一种基于边缘检测的低复杂度插值方法。首先重构绿色分量图像,然后按照实验确定的阈值T划分图像平滑区域和边缘位置,分别对平滑部分、边缘位置进行双线性插值和Laplacian二阶校正项插值,来重构红、蓝色分量图像,最后对红蓝分量图像的平滑区域进行中值滤波以抑制伪彩失真。该算法与传统的两阶段图像重构算法相比,计算量显著降低,提高了图像重构实时性,并保持满意的图像质量,PSNR值达到33 dB以上。     

一种基于特征检测的机器人足球检测识别方法

针对足球机器人目标识别的实际特点,以智能足球机器人为研究对象,提出了一种基于足球颜色、面积匹配模板和边缘特征相结合的足球检测方法。此方法首先利用颜色特征信息对图像中颜色相似度进行计算来完成足球的颜色识别。然后,通过分析计算足球在全景摄像头中处于不同位置所成的图像像素尺寸与场地中所处位置距离之间关系,建立了足球识别的面积匹配模板,根据该模板可以计算出在图像中处于不同距离的足球轮廓面积。在此基础上,结合足球边缘特征进一步完成对足球的识别。实验表明该方法能够有效地提高足球识别的效率和准确性,并具有较好的实时性;同时对其他目标物的识别也具有一定的借鉴意义。     

一种基于形状信息描述的图像特征匹配算法

针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明：该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。     

一种新的白点定位图像处理算法

白点定位是求解足球机器人坐标的关键步骤。通过分析以往的定位方法的优缺点,提出了一种基于沿预定义径向线求梯度亚像素定白点的新方法,并在足球机器人视觉系统中进行了实验。实验结果表明该方法既在一定的程度上降低了噪声干扰的影响,又避免了逐个像素求解边界及中点,降低了计算量,从而提高了系统的实时性和可靠性。     

一种有效抑制睫毛干扰的虹膜定位算法

为了提高在图像质量较差时的虹膜定位性能,改善虹膜定位的成功率和速度,在对Daug-man算法改进的基础上,提出了一种基于形态学算子的虹膜定位算法(ILBM).该算法将睫毛干扰看作虹膜图像中出现的缝隙,通过应用形态学中的膨胀算子对缝隙进行填补进而消除干扰,虹膜边缘参数则采用Hough变换来求取.与Daugman算法相比,ILBM算法可以有效抑制虹膜定位过程中存在的睫毛干扰,提高虹膜定位的速度.对比实验表明,ILBM算法具有比Daugman算法更好的抑制干扰能力和鲁棒性,具有更高的定位成功率和更快的定位速度,定位时间仅为Daugman算法的17%,定位成功率提高了3.7%.