基于数学形态学的图像矢量化研究

基于数学形态学的图像矢量化研究方法包括基于四连通结构元素模板的边缘检测方法、基于八连通结构元素模板的形态学骨架提取算法和基于弗里曼炼码的动态空间变换的矢量化方法。该方法能够更精确快速地提取骨架,并能够获得用圆弧段测量所得到的高精度的矢量数据,具有一定的可行性和实用性。     

基于机器视觉的茄科幼苗切削特征识别

为了提升蔬菜自动嫁接机嫁接自动化程度,在嫁接过程中实现机器替代人眼进行操作,基于机器视觉分析茄科幼苗轮廓链特征参数、幼苗轮廓链链角变化、跨距、水平截线宽度、幼苗估计苗茎及幼苗中心线斜率参数,确定幼苗子叶、真叶和根部位置,根据幼苗轮廓特征结合曲线拟合确定切削点位置和切削角度,使用100幅蕃茄幼苗图像进行实验。实验表明,基于机器视觉的幼苗切削参数特征识别及定位准确率较高,幼苗轮廓链提取准确为97%,切削点位置与切削角度确定的准确率分别为93%和90%。因此基于机器视觉可以快速、准确地确定切削点位置及切削角度,提高嫁接机嫁接过程中嫁接操作准确率及幼苗成活率。     

基于SUSAN角点检测的匹配技术

针对三维重建技术的需要,提出一种基于SUSAN角点匹配的技术,实现了对多视角二维图像的精确匹配定位.该技术首先利用了相关匹配技术,对多幅图像中的相似区域进行粗略定位,再在该粗略区域内,分别提取SUSAN角点的位置,各视角图像中的角点均对应于空间的同一点.实验证明,该技术可以有效地计算出空间特征点的位置.     

基于BRISK特征的图像配准提取与描述研究

基于特征的图像配准方法作为一种重要的图像配准方法,是近年来图像配准技术的研究热点。本文对BRISK算法进行了详细的描述。详细介绍了FAST角点特征提取算法、尺度空间构造以及尺度空间关键点检测方法、关键点描述方法和特征点匹配算法,给出了算法实现基本流程图。     

基于RANSAC的鸡蛋凹陷检测

现代化的蛋品加工业中,传统的照蛋检测鲜有鸡蛋凹陷缺陷检测。为了实现快速在线检测,提出一种基于RANSAC的鸡蛋凹陷检测系统设计方案。在工业生产线上,将鸡蛋图片进行灰度转化、阈值分割、最小外接矩形法、角点检测,最后用多模RANSAC算法拟合蛋形曲线。通过对拟合蛋形曲线和鸡蛋壳曲线的比较,判断是否为凹陷鸡蛋,该算法的多模平均拟合时间为每个0.45s,检测精度达到91%,证明算法具有较强的鲁棒性和实时性。     

固定背景下人脸图像的特征提取

对于复杂人脸模式、脸部特征的提取,是人脸自动识别技术的关键,本文对固定背景下人脸图像特征的定位和提取算法进行了分析.文中首先对彩色图像背景进行分割,得到二值化图像;然后采用边界搜索方法确定人脸外接矩形;最后在色度空间中,结合SUSAN角点检测方法,实现人眼、嘴角定位,完成了人脸图像特征的提取和识别.实验证明,该算法在降低运算区域的同时,降低了运算复杂度和其他干扰因素,并且在速度、效率、准确性方面均有良好的性能.     

测地活动轮廓图像边界检测技术研究

本文是对当前各类活动轮廓图像边界检测技术的综述。主要内容涉及两个方面。第一部分引出了活动轮廓图像边界检测模型。从著名的Snake模型开始,阐述了它的基本原理和应用领域。然后指出了该模型存在的问题以及针对这些问题提出的几种改进方法,重点讨论了T—蛇（即拓扑保持蛇）与共轭或称对偶蛇—ACM模型。但所有这些改进方法,连同最初的蛇模型,其数学表示方式都不是内蕴的,即它们的表示方法与参数相关。这对于一种几何表示而言是不能令人满意的。本文的第二部分重点介绍了近年提出的测地活动轮廓模型的内容,它是对传统蛇模型的一种巨大改进。测地活动轮廓模型利用分析力学的方法及Maupertuis原理对传统活动轮廓模型做了本质的更改,使其数学表示方法成为了内蕴的,从而摆脱了对参数化的依赖性。并使求能量泛函极小值的问题转化成为了在一个Riemann空间中寻找一条测地线的问题。这种几何解释的提出使得测地活动轮廓模型研究与当前的另一研究热点—水平集方法产生了深刻的内在联系,并使得有关水平集理论中的众多研究成果、算法和软件能够应用到测地活动轮廓模型的研究中来。     

人体屈体角度图像识别关键技术研究

随着社会的发展,人体图像识别的应用也越来越广泛,并出现了很多关于人体图像识别的新方法。研究人体屈体角度识别的实现方法,结合人体图像处理的一般流程,对人体屈体角度图像识别算法的预处理、人体图像分割、特征提取和特征判断匹配等步骤进行阐述,介绍了其中的关键技术——人体图像分割和特征点提取,并对现有算法的优缺点进行分析,以期为相关研究提供参考。     

基于Android平台的非接触指纹识别研究

提出一种利用手机摄像头获取指纹在Android平台中进行实时指纹识别的方法。采用多尺度Harris角点检测和ORB图像匹配算法进行特征提取与匹配,并运用Android开发工具和Open CV对其技术实现,最后分别在不同的Android移动设备上进行实验和测试。实验结果表明此方法能够在Android平台上进行实时的指纹图像的采集、注册与识别,具有较高的识别率和稳定性,基本满足移动平台非接触式指纹识别的需求。     

基于涡流C扫描成像的缺陷量化检测技术研究

提出了基于涡流C扫描成像的缺陷检测方法,以直观准确地识别与量化缺陷参数。首先搭建涡流C扫描成像检测装置,用以测量不同尺寸和深度的裂纹试件,得到目标区域的C扫描图像;然后利用主成分分析方法提取缺陷的位置信号特征;最后在位置识别的基础上,采用Sobel算子获取缺陷轮廓,并应用污染区域与裂纹实际长度值之间的线性关系对参数估计值进行修正,提高缺陷尺寸检测精度。实验结果表明,所提出的方法可以快速识别缺陷位置、缺陷轮廓,识别精度在5%以内。     

基于单幅图像的人脸三维建模研究

由于人脸三维模型在三维动画、计算机游戏、视频会议、医学手术以及生物教学等许多领域都有着广泛的应用价值,使得越来越多的研究人员开始思考获取人脸三维模型的有效途径。文中先采用AdaBoost算法进行人脸检测,判断输入图像中是否含有人脸;接着,采用ASM模型对含有人脸的图像进行特征点提取;最后依据从图像中提取的特征点等信息对初始模型进行调整,实现了一种基于单幅图像的建模方法。     

角点检测精度评估方法研究

棋盘格角点检测技术是计算机视觉的基础,能够用来标定成像系统的参数.现有方法在精度评估方面存在不足,无法得到角点的真值.提出一种计算真值坐标的方法,根据摄像机成像模型,建立反投影模型;再结合镜头畸变模型,计算畸变前后像点之间的映射关系.用该方法得到的真值评估两种角点检测算法,水平方向的平均误差分别为0.06771和1.0...     

复杂背景图像文本信息提取技术研究

许多图像中包含的文本信息对于图像高层语义内容的自动理解、图像索引和检索非常有用。复杂背景图像中文本信息的提取一般包括文字的自动检测、定位、提取、分割和识别,由于图像中文本的大小、字体、字形、位置、排列和图像的清晰度、对比度等不定,使文本自动提取非常困难。文章对目前国内外图像中文本提取主要技术和发展方向进行了综述,便于该领域的研究人员了解和借鉴,同时指出了今后研究方向的热点。     

弓网硬点光电振动综合检测技术研究

为了及时、有效地判别机车弓网硬点,减少弓网间的冲击,提升受流质量,改善弓网接触界面和效果,继而保证受电弓和接触网乃至机车运行的整体安全,通过分析硬点发生的原因和伴随弧光的现象,提出综合利用振动检测法和光电检测法的综合检测硬点的理论方法,结合LabVIEW软件开发设计了弓网硬点光电振动综合检测系统平台,并在机车运行中进行了验证。结果表明,该平台具有良好的检测效果。     

靶标特征点提取亚像素精度阈值分割算法研究

以视觉测量中摄像机标定的圆阵列靶标特征点提取为研究对象,提出一种亚像素精度阈值分割算法,用于圆阵列平面靶标标定特征点的精确快速提取。使用灰度阈值分割方法定位像素级边缘,并应用双线性插值法细分像素点实现亚像素边缘轮廓的提取,在精确获取轮廓控制点的基础上,采用最小二乘椭圆拟合法精确获取圆阵列靶标标定特征点。实验分析对比了该算法以及基于梯度的Canny和Sobel算子的亚像素边缘检测算法在标定特征点定位精度和执行时间方面的差异,验证了亚像素精度阈值分割算法在提取精度和运算速度方面的优越性。     

基于芯片点胶系统的视觉检测技术研究

对于芯片点胶系统的视觉检测关键技术——芯片的中心定位,根据实际需要,提出一种改进的中心定位算法。通过重心法和高斯曲面拟合法对图像进行中心定位算法处理后,再使用均方根值法对数据进行处理,从而对现有算法的不足之处进行改进。模拟实验结果表明,通过改进的中心定位算法得到的坐标更为精确,误差相对更小,能够更好地满足工业应用需求。