一种改进的PCB图像匹配方法

为了解决传统图像匹配方法在PCB图像匹配过程中准确率低、耗时长的问题,提出一种基于SURF算法结合曲线拟合方法和K-means聚类算法的改进匹配方法。算法如下:首先利用SURF算法提取图像的特征点,并采用最近邻域法对生成特征描述子的特征点粗匹配得到特征点匹配对,然后通过曲线拟合方法滤除部分匹配对,减少匹配耗时,最后采用K-means聚类算法对匹配对聚类分析提取有效的匹配对,完成对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法有效剔除了错误的匹配对,提高了PCB图像的匹配精确率,具有较好的稳定性和实时性。

基于凹点匹配的黏连车辆图像分割方法

在利用智能交通监控系统对过往车辆进行检测时,车辆之间相互重叠、黏连的图像会给车辆计数和特征提取带来很大困难。本文针对车辆黏连图像提出一种简单快速的凹点匹配分割算法。该算法主要通过计算黏连车辆的凸闭包,得出黏连区域的凹区;再根据点到特定对角线的最小或最大距离,确定原图像的凹点集合;最后选择最优分割线对黏连车辆进行分割。仿真结果证实该算法精度高,并且稳定性好。

基于轮廓特征点凹性分析的遮挡车辆分割算法

在智能交通系统的拍摄场景中,由于车辆间距过近和摄像角度原因,引起车辆遮挡的现象,增加了目标车辆检测和跟踪的难度。根据轮廓特征点,结合轮廓凹凸性,提出一种凹陷区域检测与分割算法。首先采用背景差分法提取车辆区域,根据车辆区域外接矩形的长宽比和占空比判断是否是多车遮挡,同时通过凸包分析算法提取遮挡凹陷区域;然后通过Freeman链码确定凹陷区域的轮廓特征点,对特征点进行凹性分析;最后匹配分割点,采用Bresenham直线生成法分割遮挡车辆。实验结果表明,该算法有效解决遮挡车辆分割不准确问题,与其他算法相比,具有较好的场景适应性。