基于图像分割与特征匹配的目标检测及跟踪

提出了一种静止背景下多运动目标检测与识别跟踪的新方法。该方法将自适应背景差分法与特征匹配算法相结合。首先,利用自适应背景差分法检测出运动目标,然后标记前景区域,提取前景区域的大小和形心作为目标特征,在形心位置特征空间上运用最小距离搜索算法以实现目标跟踪。实验结果证明,该算法对刚体和非刚体目标均能快速、有效地识别跟踪,并且具有良好的鲁棒性。

精密零件的工业CT图像测量方法

利用工业CT实现精密零件内部尺寸的高精度测量已逐渐成为产品质量控制的重要技术手段,而CT图像分割和数据拟合是工业CT图像测量的重要环节和难点问题。基于此,采用联合小波变换和RSF模型的图像分割方法对精密零件CT图像轮廓进行精确分割,得到感兴趣轮廓数据,接着采用最小二乘拟合方法得到圆和直线方程,进而测量得到感兴趣对象的直径和角度;同时,对于零件壁厚的测量,采用最小距离搜索法获取壁厚值。多组精密零件的CT图像测量结果表明,该方法测量精度总体优于通用测量软件VG Studio Max的精度,具有一定工程应用价值。