轮廓曲线的LoG变换及图像共变区域的检测

本文将LoG(Laplacian of Gaussian)变换应用到轮廓曲线上,其范数的平方具有稳健的曲率特性,由此构造了轮廓角点的响应函数;在此基础上,结合轮廓LoG所检测的角点和角点邻域内轮廓方向的尺度共变性设计了一种新的关于旋转和尺度共变的特征区域检测算法.最后,利用相关度准则对多组受干扰的图像进行特征共变区域匹配,实验结果验证了所提出的共变特征区域检测算法具有计算简单、容易实现和较强的鲁棒性等特点.

基于嘴巴特征点曲线拟合的哈欠检测

针对疲劳分析中哈欠检测具有嘴角点定位困难、嘴巴张开大小及持续时间因人而异的特点,提出一种基于嘴巴内轮廓角点检测与曲线拟合的哈欠检测方法。首先利用角点检测获取嘴巴内轮廓上的若干点,对这些点进行曲线拟合建立嘴唇内轮廓数学模型;然后再对张口度曲线进行时间维度的分析,对哈欠进行二次判决。实验结果表明,该方法不仅能够更精确地获取开口度的大小,而且还能够降低哈欠的误检率。

轮胎胎体轮廓设计对侧偏刚度的影响研究

以某205/55R16型轿车子午线轮胎为研究对象,利用ABAQUS建立计及复杂花纹的轮胎稳态侧偏滚动3D有限元分析模型,并通过侧偏特性转鼓试验验证仿真模型的可靠性。为研究胎体轮廓设计对轮胎侧偏刚度的影响,以胎体弦平衡轮廓理论为基础,提出带束层压力分担率简化为梯形的修正胎体弦平衡轮廓理论,编制轮廓计算程序。结合仿真模型,从接地特性和侧偏刚度的角度与现行设计轮胎作对比分析;进而设计出不同带束层压力分担率的胎体轮廓,仿真研究不同带束层压力分担率下胎体轮廓设计对轮胎侧偏刚度的影响。结果表明,应用胎体弦平衡轮廓修正理论设计的轮胎接地面积略有增大,接地压力偏度值下降;接地特性的改善使轮胎的侧偏刚度得到提升,有利于轮胎的操纵性能;不同带束层压力分担率的胎体轮廓对轮胎的侧偏刚度具有一定的影响。

基于轮廓曲率的PET瓶防盗环断裂检测

针对现有满瓶检测算法中缺乏聚对苯二甲酸乙二酯(polyethylene terephthalate,PET)瓶防盗环断裂检测算法的问题,提出一种基于轮廓曲率计算和角点检测的防盗环断裂检测算法。首先采用灰度投影法大致定位出瓶盖区域并将瓶盖所在的矩形区域设置为感兴趣区域(ROI),再利用梯度极大值抑制法获取瓶盖边缘点,并根据提出的等腰三角形法和最近点搜索法,拟合边缘点的亚像素坐标并连接瓶盖轮廓。然后利用边缘点的路程距离比(stretch to distance ratio,SDR)来近似表示轮廓曲率,再根据轮廓曲率极大值检测角点,并采用角点匹配法定位支撑环。最后根据支撑环和防盗环之间存在缝隙与否,来判断防盗环是否断裂。该算法检测正确率达到94.75%,可满足生产需要。

利用各向异性高斯方向导数相关矩阵的角点检测方法

为了抑制图像边缘上的局部变化和噪声对角点检测的影响,提出了利用各向异性高斯方向导数自相关矩阵的角点检测算法.该算法首先利用Canny边缘检测器提取图像的边缘映射;然后用各向异性高斯方向导数滤波器对输入图像进行平滑,对每个边缘像素,利用它与相邻像素之间方向导数的相关性构造自相关矩阵;若边缘像素点的自相关矩阵所对应的归一化特征值的和是局部极大值,则标记该点为角点.与传统的基于轮廓的角点检测方法不同,文中提出的方法利用的是邻近像素的方向导数的相关信息,而不是轮廓曲线的曲率,因而具有更好的稳健性.实验结果表明:在无噪声和含噪声的条件下,该检测方法与已有的3种算法相比,平均配准角点数分别提高了7.4%和9.3%左右,平均定位误差分别降低了10%和15.2%左右.

一种基于区域分割的三角划分方法

基于三维重建中物体截面轮廓边缘序列中相邻轮廓基本相似的事实 ,提出了一种物体截面轮廓线点集之间的三角划分的快速算法。该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 ,其次将这样两条轮廓线之间的三角划分的任务分配在多个小的曲线段对之间进行 ,并且由于事先的控制点匹配 ,在每个小的区域中就能够进行简化快速的三角划分。通过试验验证了本算法的有效性。

基于改进Harris角点检测的虚拟樱桃叶片重建方法

为了分析樱桃树叶片的形态结构,为樱桃树冠层光照分布及樱桃果树整形修剪提供理论基础,提出了一种基于改进Harris角点检测及NURBS曲线的樱桃树叶片重建方法。利用中值滤波法及经典边缘检测算法对获得的原始樱桃树叶片图像进行预处理,得到树叶轮廓。针对传统NUBRS曲线原理重构轮廓时无法构成闭合曲面,特征点之间相互干扰等问题,提出了一种新的算法来重构轮廓。该算法首先将特征点分为左右两部分,分别重建左右两侧轮廓,再将两者连接得到完整的轮廓;其次运用改进的Harris角点检测法提取角点来作为特征点;再次,通过检测窗口中心点灰度与其周围n邻域内其他像素点灰度的相似程度,计算灰度之差来设定一个阈值,并根据该阈值范围提取角点;最后,根据虚拟轮廓构建虚拟叶片。实验结果表明,改进后的算法大大减少了计算量,平均消耗时间由4.61 s减少到2.30 s。本文方法较真实地重构了樱桃树叶片边缘形状,为樱桃树冠层光照分布计算提供了技术支持。

一种改进的轮廓曲线角点检测方法

角点特征检测方法是图像处理的重要研究内容,针对传统的曲率尺度空间角点检测中,选择不同尺度会导致角点的漏检测和误检测问题。提出一种改进的轮廓曲线角点检测方法,先在低尺度下采用较大步长的曲率阈值法剔除小曲率区域上的伪角点,将伪角点集中在曲率较大的圆弧区域,再合并微小图元剔除圆弧上伪角点,并结合投影高度法判断图元属性,对图元进行分割和融合,提高了检测精度。实验结果表明,改进的检测算法在处理由直线和圆弧构成的轮廓曲线角点检测时,可大大提高检测准确率。

一种新的掌纹轮廓特征点提取算法

提出了一种对掌纹轮廓特征点进行提取的方法,该方法首先沿着掌纹边缘线做多个彼此相切的外切圆,然后通过判断外切圆与掌纹边缘线交点个数来定位角点的大致位置,最后结合轮廓线近似直线的性质,得到掌纹轮廓特征点的准确位置.在定位角点位置的基础上,为每一幅掌纹图像获得一个ROI(感兴趣区域),并通过计算每个区域的特征向量值对数据库中掌纹图像进行匹配.实验结果表明,该算法具有较高的效率和匹配精度.

基于Harris角点检测的人体特征提取与测量

为准确地对人体图像特征尺寸进行自动识别和提取,提出一种基于Harris角点检测的人体特征提取与测量算法;首先对原始图像规范化处理,并采用Canny算子进行边缘检测,得到图像的二值边缘图;然后根据人体特征尺寸位置的突变性可用角点来描述的特点对轮廓图像进行特征点提取;最后利用人体关键尺寸与身高(由用户提供)的比例关系进行特征点筛选,计算获取人体测量学中的关键尺寸;经对实际测量数据分析比较得知,实验测量结果产生的误差较小,实验值和实际值之间无显著性差异,因此验证了该方法的可行性。

利用曲率特征虚拟拼接青铜器小碎片的方法

针对青铜器小碎片人工拼接复原耗时费力的问题,提出了一种基于曲率特征的青铜器小碎片虚拟拼接方法.首先分别提取青铜器小碎片的轮廓,并在平滑处理提取结果的基础上计算轮廓的曲率.其次以曲率的局部极大值点作候选角点,再根据支撑域消除圆角点和伪角点.然后计算相邻两角点间的弦长,以弦长作为特征序列进行匹配.最后在平移旋转过程中利用向量模的不变性进行匹配精化处理,得到青铜器小碎片的最终拼接结果.实验结果表明,该方法能够有效地提高拼接效率和匹配效果.

基于图像的对称性识别算法研究

在视觉特征描述中,对称性是一个重要特征,对称性检测是图像特征检测的重要内容,其广泛应用于图像处理、计算机视觉、信息传输等领域,且拥有广阔的应用前景。文中给出了对称性分类及几种相关典型的算法,重点介绍了基于相位信息和基于SIFT算子的检测图像对称性的方法。并采用这两种方法通过选取不同类别的图像进行实验,对实验结果图进行对比分析,提出了一种基于封闭轮廓角点信息的对称性检测方法,并对其进行了初步探索。

基于图像尖锐度的角点匹配算法

从多角度拍摄同一物体所得不同视角图像中的关键点的匹配对图像三维重建至关重要。为了得到精准的角点匹配对,提出了基于图像尖锐度角点匹配的新算法。该算法分为3个步骤:第1,为最大限度避免噪声的干扰,使用Canny算子先检测图像,进而使用8邻域轮廓追踪算法追踪边缘点得到边缘轮廓线。第2,计算轮廓线的尖锐度获取图像中的关键角点。第3,先粗匹配利用零均值归一化互相关法建立不同图像角点间一对多的关系,再进行精匹配采用优化后减少迭代次数的松弛迭代法得到一对一匹配点对。实验表明,该算法能够在提高运行效率的同时提高角点匹配的精准度,最终得到角点精匹配对。

面向视觉伺服的工业机器人轮廓曲线角点识别

为了解决工业机器人视觉伺服中轮廓曲线角点识别效率低进而影响实时定位准确性的问题,提出面向视觉伺服的工业机器人轮廓曲线角点识别算法.建立基于Freeman链码的机械爪轮廓曲线编码模型,利用差别码对机械爪轮廓曲线的角度变化特征进行统一编码建模.通过基于差别码和卷积系数的卷积运算,对差别码进行局部非线性加权,计算机械爪轮廓曲线上各点的曲度精确量化辨识机械爪角点.基于候选角点阈值、点的最远领域间隔和局部范围最多点数进行获选角点的初步选取.采用平面轮廓曲线毛刺过滤筛选误识角点,实现机械爪角点的精确识别,为视觉伺服中实时定位提供可靠的位置信息.通过与已有平面轮廓曲线角点识别算法对比,验证本研究所提方法的准确性和高效性,提取角点过程具有较强的鲁棒性.

平面轮廓线之间的分块三角划分算法

从三维空间点集通过三角划分重建三维表面的方法在实际应用中涉及到的数据量常常很大 ,因此对算法的计算速度有较高的要求。基于三维重建中物体截面轮廓边缘序列中相邻轮廓基本相似的事实 ,提出了一种物体截面轮廓线点集之间的三角划分的快速算法。该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 ,其次将这样两条轮廓线之间的三角划分的任务分配在多个小的曲线段对之间进行 ,并且由于事先的控制点匹配 ,在每个小的区域中就能够进行简单快速的三角划分。理论分析和实验表明 ,本算法与常规的全局优化算法相比在视觉效果上基本一致 ,在计算时间上却要少得多 。

掌纹轮廓特征点提取新方法

基于Harris角点检测方法的基本原理,提出了一种轮廓特征点提取的新方法。为了满足提取掌纹轮廓特征点的要求,根据掌纹中所要提取的轮廓特征点所在区域的生理特征(凸凹形区域),对Harris角点检测方法进行了改进,对算法进行了推导和讨论,并进行了实验研究。实验结果表明,用该方法提取的掌纹轮廓特征点能够方便地对掌纹进行定位,为实现掌纹自动识别算法打下了基础。

附约束条件的零件轮廓线的多特征提取

在常用的多特征提取方法的基础上提出一种附加约束条件的零件轮廓线的多特征提取方法,即在已有方法提取的多特征结果上附加轮廓上圆弧与直线相切、相邻圆弧与圆弧相切等约束条件,对轮廓上的特征进行迭代精确提取,将组成轮廓的各特征如直线、圆弧和圆,进行精确分段识别,获得各特征的参数。最后使用模拟图像和实际的工业零件图像分别进行了试验验证,结果证明约束关系的引入能够有效地提高轮廓线多特征提取的精确度。

基于格式塔心理学和Euler spiral的轮廓修复算法

现有的轮廓修复方法假设已知遮挡发生的位置,且未考虑人类认知特性。针对该问题,提出一种结构较完整的轮廓修复方法。算法首先检测T型节点确定遮挡发生的位置;根据格式塔心理学的完形法则提出组合约束条件,据此将T型节点进行组合。对平滑轮廓遮挡,基于Euler spiral,并以曲率变化最小作为能量最小化准则,修复局部缺失的轮廓;对角点轮廓遮挡,利用过角点的两条曲线的可见部分构造两条Euler spiral,根据Eulerspiral的扩展性对构造的两条Euler spiral进行延拓并求交,从而修复角点遮挡轮廓。方法能自动确定遮挡发生的位置,能够对T型节点进行正确组合,使轮廓修复更符合人类视觉感知;对角点轮廓遮挡采用Euler spiral的扩展性进行修复,能克服角点轮廓修复仅适合于修复轮廓为直线或圆弧的规则物体。应用模拟图像和真实图像验证了方法的有效性。

针对轴流压气机的非轴对称端壁造型优化设计

针对某轴流压气机构建了一种新的非轴对称端壁造型,该造型可通过抑制角区分离来达到减小通道内二次流损失的目的。首先,在设计工况下,针对基准叶栅建立非轴对称端壁的自动优化设计方法。然后,在设计和非设计工况下,用NUMECA/Fine turbo模块分别对基准叶栅和优化叶栅进行定常流场计算。结果表明,两种工况下,优化叶栅有效抑制了角区分离,原因为非轴对称端壁造型改变了通道内的涡系结构;优化叶栅出口截面总压损失系数显著降低,叶栅出口气流角更加均匀和平衡。

蝶类昆虫识别算法的研究与分析

提出利用边缘检测及角点提取来识别蝶类昆虫的方法。通过用四种边缘检测算子对鳞翅目蝴蝶进行边缘检测并作比较分析,从中找出鳞翅目昆虫边缘检测的最佳边缘检测算子,然后对边缘检测后的图像进行了角点提取特征信息,通过实验能够得到蝶类图像的特征,为下一步蝶类识别奠定了基础。