一种基于自适应模糊线段的离散曲率估计

针对Z2空间中8-连通离散曲线的噪声影响,提出“序”为d的模糊线段生长算法.将曲线点上生长出的最长模糊线段作为切线的近似,并根据曲线局部粗糙度自适应地选择序,在此基础上进行离散曲率估计.实验结果表明:通过自适应选择序值,最长离散模糊线段不仅较好地反映了曲线点的局部特性,而且增加了对离散曲线噪声的适应能力,离散曲率估计的性能明显提高.

一种基于模糊线段生长的离散曲率估计

针对Z2空间中的8连通边界曲线,提出一种基于模糊线段生长的离散曲率估计方法。该方法引入"序"为d的模糊线段生长算法,将曲线上生长出的最长模糊线段作为切线的近似,并计算出了离散曲率。实验表明,该方法不仅较好地反映了曲线点的局部特性,而且增加了对离散曲线噪声的适应能力,离散曲率估计性能获得了显著的提高。

基于模糊线段和链码相结合的关键点检测方法

自然场景中对象的轮廓特征检测是计算机视觉领域中一个难点问题。提出一种基于模糊线段和链码相结合的关键点检测方法。通过十字模板提取图像中的线对象,线对象含有各个像素点坐标及其斜率等信息。将每个线对象用链码跟踪,分别将每个线对象进行分割,找到斜率发生较大变化的两个模糊线段之间的共有区域,在这个共有区域中找到曲率最大的点即为关键点。该算法应用于高压输电线路的自动巡检中,对无人机巡检所拍摄的输电线路图像进行实验。实验结果表明该方法可以在一定的光线变化范围和一定的背景复杂度内实现输电线路关键点和特征检测。

基于三维激光雷达的道路可通行区域分割提取方法

为实现无人驾驶车辆利用车载三维激光雷达提取道路可通行区域,提出了一种基于小波变换结合模糊线段拟合的道路分割提取方法。利用探测倾角聚类的方法分割激光雷达扫描线在地面上的投影,通过小波变换初步确定路沿和障碍物位置,再使用模糊线段的方法精确定位路沿和障碍物。试验结果表明,该方法具有较高的精度与实时性。

基于曲率估计的圆检测方法

针对复杂图像中的圆检测问题,提出了一种基于曲率估计的圆检测方法。首先对目标轮廓进行边缘跟踪,然后应用模糊线段的理论进行曲率估计,通过对曲率曲线进行滤波分段,分割出可能的圆弧轮廓,最后通过平均曲率选点计算圆参数,检测出图像中的圆目标。该方法不需要参数累积空间,具有一定的抗干扰能力。实验证明,该方法能够有效地提取复杂图像中的圆。

An Approach to Formulation of FNLP with Complex Piecewise Linear Membership Functions

Traditionally, extra binary variables are demanded to formulate a fuzzy nonlinear programming(FNLP) problem with piecewise linear membership functions(PLMFs). However, this kind of methodology usually suffers increasing computational burden associated with formulation and solution, particularly in the face of complex PLMFs. Motivated by these challenges, this contribution introduces a novel approach free of additional binary variables to formulate FNLP with complex PLMFs, leading to superior performance in reducing computational complexity as well as simplifying formulation. A depth discussion about the approach is conducted in this paper, along with a numerical case study to demonstrate its potential benefits.