基于误差理论的椭圆识别快速算法

圆锥曲线的自动识别由于其在实际生活中的广泛应用,一直以来是图像理解领域广泛讨论的课题。本文根据数据处理领域中的误差理论,提出了一种可同时适用于圆与椭圆这两种圆锥曲线识别的新算法,并在程序控制下自动给出识别结果和有关的精度评定。实验证明,该算法针对实际应用中大小、方向各异的两类圆锥曲线的检测,不需要做出任何假设或附加任何条件,也不需要任何累加计数,具有检测速度快、精度高的特点,易于执行,实用性强。

视频测量影像序列椭圆形人工目标点快速识别和跟踪方法

针对视频测量建筑物健康监测获取海量影像序列数据快速、准确识别和跟踪目标点的需求,提出基于影像块技术的椭圆形目标点识别和跟踪完整算法。该算法采用影像分块技术降低数据处理量,实现椭圆形目标点跟踪,集成数学形态学和椭圆几何属性特征,消除图像块边缘检测的非椭圆边缘信息,实现椭圆轮廓的提取,并采用最小二乘法拟合椭圆中心实现亚像素定位,快速、准确地实现视频测量建筑物健康监测椭圆形目标点的识别与跟踪。试验结果表明该方法获取的椭圆中心点像素坐标的RMS残差优于0.025个像素,且相对于随机Hough变换和模板识别算法,跟踪效率提高5倍以上。

基于OpenCV的图像椭圆特征识别与定位研究

面向平板零件上螺纹孔的识别定位需求,基于开源计算机视觉库OpenCV进行椭圆特征的识别与定位研究;采用Canny边缘检测算法提取图像边缘信息,对边缘图像通过轮廓检索得到单一的连续轮廓,并对得到的每一条连续轮廓进行椭圆拟合;研究给出一种评价轮廓与所拟合椭圆误差的计算方法,以此误差为准则实现非椭圆特征的剔除;进一步针对螺纹孔形成的相套椭圆特征,采用聚类筛选的方法得到螺纹孔对应的内环椭圆特征,从而实现了板上螺纹孔的识别与定位。

基于不变矩的椭圆(圆)识别方法

为了能快速识别椭圆(圆)曲线,给出了利用不变矩的识别方法,根据曲线离散点的坐标,求出椭圆(圆)曲线的形心和归一化的中心矩,并利用这些中心矩,计算了椭圆(圆)曲线的特征参数,然后再根据这些特征参数和识别准则对曲线进行识别,该识别方法不需要施加任何条件和限制,能快速识别曲线中所有大小和摆向各异的椭圆,实验结果表明这种方法是有效的。

误差理论在快速识别椭圆和圆中的应用

本文根据数据处理领域中的误差理论提出了一种检测椭圆的新算法。它的最大特点是检测速度快、精度高,并可同时适用于圆的识别。算法在程序控制下自动给出识别结果和有关的精度评定,实验证明该算法针对实际应用中大小、方向各异的椭圆,不需要做出任何假设或附加任何条件,易于执行,实用性强。

一种运用自聚类方法优化椭圆图像识别的方法

在高分辨率图像中，为获得较高的椭圆目标识别效率与拟合精度，提出了一种利用自动聚类技术优化椭圆识别和拟合的方法。本方法先对原始图像进行降采样；在缩减图的颜色空间中进行kmeans自动聚类并进仃原始图像的预分割；经图像连通性分析后，分离出若干目标区域；再利用各目标区域的边界信息拟合椭圆；最后依次经边界长度约束、椭圆方程参数约束、椭圆拟合精度误差指标正确识别出椭圆目标物，并获得较高精度的椭圆方程。实验表明，该方法能够自适应图像质量的较大范围波动，具有较高的识别正确率和拟合精度，同时也兼顾了识别速度，在工业视觉测量领域具有一定的理论和实用价值。

一种运用自聚类方法优化椭圆图像识别的方法

在高分辨率图像中,为获得较高的椭圆目标识别效率与拟合精度,提出了一种利用自动聚类技术优化椭圆识别和拟合的方法。本方法先对原始图像进行降采样;在缩减图的颜色空间中进行kmeans自动聚类并进行原始图像的预分割;经图像连通性分析后,分离出若干目标区域;再利用各目标区域的边界信息拟合椭圆;最后依次经边界长度约束、椭圆方程参数约束、椭圆拟合精度误差指标正确识别出椭圆目标物,并获得较高精度的椭圆方程。实验表明,该方法能够自适应图像质量的较大范围波动,具有较高的识别正确率和拟合精度,同时也兼顾了识别速度,在工业视觉测量领域具有一定的理论和实用价值。

视觉测量中椭圆自动检测与定位方法

针对视觉测量中椭圆目标的检测效率与定位精度较低的问题,提出一种高效的椭圆识别与定位方法。该方法利用回光反射控制点的强反射特性,提取目标的边缘信息,对连续的边缘进行分组,利用椭圆长轴信息对每组边缘数据进行椭圆识别,采用基于变量含误差模型的椭圆拟合方法,实现椭圆目标中心的精确定位。实验证明,该方法具有快速、自动化、定位精度高、鲁棒性好等优点,在视觉测量中具有广泛的应用前景。

结合PCA与HEIV的椭圆目标检测算法

提出结合主元变换与异方差变量含误差模型的椭圆识别与定位方法。根据椭圆长轴对应于椭圆主元方向的特点,利用主元变换法将目标边缘数据变换到主元坐标系,给出新的椭圆轮廓度误差评定方法,将变换后数据点集的椭圆轮廓度误差作为椭圆识别的依据,采用基于异方差变量含误差模型的拟合算法获取椭圆的中心坐标。该方法将任意椭圆转化为标准型椭圆,简化了识别过程,考虑到椭圆数据点的异方差特性,提高了椭圆的定位精度,在噪声方差为0.05情况下,定位精度小于0.04 pixel。

金属点阵材料结构参数的CT检测

针对金属点阵材料的结构参数开展了检测方法研究。高能束激光选区熔化点阵结构的连接杆经工业CT(电子计算机断层扫描)检测后得到的影像呈椭圆状,针对这一影像特征,依据椭圆上任意两点之间的最大几何距离为长轴这一概念,实现了单个椭圆位置参数、形状参数的自动识别,以及金属点阵结构几何参数的自动化检测。检测结果基本符合设计值,为其他零件结构缺陷的数字射线成像及工业CT检测影像的自动识别提供了参考。

基于HOUGH变换的特高压立式绝缘子视觉检测方法研究

立式绝缘子是特高压换流站中的重要设备,长时间的风吹、日晒、雨淋及大气粉尘造成立式绝缘子表面积污,导致绝缘子电气性能下降,严重影响换流站的安全稳定运行,常规的方法需要人工定期清洗,作业效率较低。基于此,提出了一款适用于特高压换流站立式绝缘子自动化清洗设备的基本构型,为提高该装备的作业智能性,结合绝缘子盘面为椭圆的典型几何特征,提出了一种基于HOUGH变换的立式绝缘子视觉识别方法,通过图像空间到参数空间的映射转换,分析了HOUGH变换椭圆检测的基本原理,给出了椭圆的检测流程,并对检测的准确性给出了相应的判定标准,实现了立式绝缘子盘面的精准视觉检测。最后,通过与标准算法的对比实验研究验证了算法的可行性、有效性和优越性,同时结合实际绝缘子清洗机器人在模拟换流站中对该识别方法进行工程应用,结果表明基于HOUGH变换的绝缘子识别准确率高,对机器人清洗作业智能性的提升具有重要理论意义与实际应用价值。

CCD摄像机自动标定技术

设计了一种新型的CCD摄像机自动标定靶标，通过在靶标中心设置标记圆来自动确定空间坐标系．从而实现摄像机参数的快速准确自动标定，特别适合于现场实际应用。提出了一种椭圆相似性识别的图像处理算法，用以提取新型靶标的特征信息。依据Tsai的RAC标定方法对CCD摄像机进行了大量标定实验，标定误差小于0.4个像素，标定算法稳定可靠。