一种从红外序列图像中提取感兴趣区ROI的有效方法

红外序列图像中提取感兴趣区(ROI)是图像压缩的关键步骤,ROI检测质量的好坏直接作用影响着后续处理。文章在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,融入帧差法分别将背景区和运动区以不同的更新率进行更新,同时在自适应背景更新的同时,不断改进自适应学习率。试验表明该方法构建的背景模型有较好的适应性,既可以稳定的对背景进行实时更新,又能够快速的提取目标的感兴趣区。

基于路面约束的行人检测感兴趣区域提取

针对行人检测存在识别精度不高,实时性较差等问题进行相关研究。分析了基于多尺度滑动窗口法提取行人检测窗口的缺点,为解决行人检测中检测窗口数量过多的问题,提出在图像分割和路面提取的基础上实现对行人检测窗口的提取。先利用FCM聚类算法训练得到分割阈值,其次提取路面区域,根据路面区域筛选可能存在的行人位置,进而提取感兴趣区域,并对相应的感兴趣区域提取HOG特征进行进一步精确分类。实验结果表明,采用基于路面约束的图像分割方法来提取感兴趣区域,有效减少了遍历窗口的数量,从而提高了行人检测速度和检测精度。

基于组合激光结构光的视觉传感器检测算法及图像处理流程优化

基于激光结构光的视觉传感器广泛应用于焊接领域的坡口检测和焊缝跟踪。该文提出了一种基于组合激光结构光的新型视觉传感器,独特的光路结构设计避免了传感器应用于不同焊接位姿时繁琐的外参数标定,仅依靠传感器内部固有参数(应用前需校准)和焊接坡口图像的特征点坐标值,即可实现焊接坡口参数的在线检测,有效增强了传感器的适应性。通过对不同图像处理算法的改进和合理组合,对图像处理流程进行了优化。动态感兴趣区(region of interest,ROI)区域提取算法可快速寻获有价值的激光线和特征点所在区域,有效提升了后续图像处理速度;顶帽变换与自适应二值化组合,在将激光线灰度值均匀化的同时,实现了激光线与背景图像的有效区分。运用基于LOG(Laplacian of Gaussian)算子的边缘识别算法,可提取出激光线的单像素边缘;采用最小二乘法对所求得的激光中心线离散点进行直线拟合,通过联立直线方程求交点的方式,实现了对焊接坡口特征点图像坐标值的准确识别。借助Visual Studio平台,运用改进的图像处理算法、优化的图像处理流程和检测算法,对特征参数不同的V形焊接坡口进行检测试验,检测误差均在±4%以内,验证了所提出视觉传感器及其检测算法和图像处理流程的合理性和适用性。