基于水平投影和Hough查找圆法的人眼状态识别研究

眼睛状态识别是驾驶员疲劳检测的非常重要的一个环节,为了对眼部状态进行有效的识别,论文提出一种人眼状态识别的新方法,该方法利用二值化水平投影和Hough查找圆法的人眼状态识别,快速实时有效地识别出驾驶员疲劳时眼部状态。

基于积分投影和Hough变换圆检测的人眼精确定位方法研究

眼睛定位是人脸识别的非常重要的一个环节,后续的图像几何归一化、图像矫正和特征提取都依赖于眼睛的位置。提出一种人眼快速定位的新方法。首先用积分投影法检测到眼睛瞳孔的大致位置;然后用Sobel边缘检测算子提取图像边缘信息;再利用基于圆的Hough变换快速定位出人眼,实验证明了本方法的有效性。

基于水平投影和Hough查找圆法的人眼状态识别研究

眼睛状态识别是驾驶员疲劳检测的非常重要的一个环节,为了对眼部状态进行有效的识别,提出一种人眼状态识别的新方法,该方法利用二值化水平投影和Hough查找圆法的人眼状态识别,快速、实时、有效地识别出驾驶员疲劳时眼部状态。

基于灰度投影与改进Hough变换的人眼定位算法

人眼定位是人脸识别的重要步骤,本文提出一种结合灰度投影与改进Hough变换的人眼定位算法。首先,通过两次积分投影进行人眼粗定位,对粗定位的眼睛灰度图像增强处理后提取边缘,然后采用改进Hough变换检测圆来定位眼球的准确位置。实验结果表明,该算法与已有算法相比,具有更为快速和精确的定位效果,并且对头部偏转具有较强的鲁棒性。

基于灰度投影和Hough变换的快速虹膜定位方法

针对虹膜边缘图像提取的困难，提出了将灰度投影和Hough变换相结合的快速定位方法。首先，根据人眼图像的整体灰度分布特征，用灰度投影的方法进行阈值分割，定位出瞳孔，然后对虹膜边缘进行增强操作并提取边缘信息．最后以瞳孔的圆心和半径为参考，缩小搜索范围，用改进的Hough变换法精确定位出虹膜边缘。实验结果表明．该方法提高了虹膜定位的速度．并且具有较好的定位效果。

基于Hough变换和FFT多投影精测的织物纬斜快速检测方法研究

织物纬斜角度检测是布料整纬的关键技术环节,如何快速、准确检测纬斜角度对提高整纬质量具有重要意义;针对现有布料图像整纬方法存在速度慢、精度不高的缺点,提出了基于Hough变换原理和快速傅里叶变换(FFT)多投影的织物纬斜图像快速检测方法;首先对采集到的织物图像通过傅里叶变换对图像进行频域滤波再逆变换,滤除图像中不表示纬斜方向的区域信息,其次使用Sobel边缘方向检测算子对图像进行卷积以得到边缘方向图,提取纬纱方向信息,利用形态学滤波得到纬纱骨架图,进一步精简纬纱区域以减少计算量,最后进行Hough变换和FFT多投影分析得到织物图像的纬斜角度;实验测试证明对于不同类型的织物图像,该算法的检测时间低于0.55 s,误差值低于0.2°,能够兼顾检测精度和检测速度,满足工程实际应用要求。

基于Hough变换圆检测的人眼精确定位方法

眼睛定位是人脸识别的非常重要的一个环节,后续的图像几何归一化、图像矫正和特征提取都依赖于眼睛的位置。论文提出一种人眼快速定位的新方法。首先用积分投影法检测到眼睛瞳孔的大致位置;然后用Sobel边缘检测算子提取图像边缘信息;再利用基于圆的Hough变换快速定位出人眼,实验证明了该方法的有效性。

基于改进Hough变换的农田作物行快速检测算法

选取苗期农田作为研究对象,采集了包含行栽作物和土壤背景的农田图像,针对现有作物行定位方法易受外界干扰和处理速度较慢的不足,提出将投影法和直接Hough变换法相结合检测作物行的算法。采用2G-R-B法和OTSU法将图像二值化,通过快速中值滤波算法去除噪声,再利用垂直直方图投影将图像进行水平条划分获取作物垄平均定位点,最后通过Hough变换检测垄定位点,得到作物行中心线。试验结果表明:基于垂直直方图投影的Hough变换检测作物行中心线的算法在保证高定位精度的同时,算法处理速度比直接Hough变换检测法提高了3倍,得到的定位基准线能代表作物行走向。

基于Hough变换圆检测的人眼定位方法改进

对基于Hough变换圆检测的人眼定位方法进行了改进,借助积分投影定位人眼坐标时求得的灰度特征值,给出了一种快捷准确的眼睛定位方法。采用基于灰度积分投影的方法粗定位人眼,求得大致的虹膜半径、中心坐标和虹膜区域等;再采用"最小外接矩形法"估算待检测圆的圆心及半径,运用Hough变换检测圆的方法精确检测出虹膜。在VPM642实验平台上,使用C语言进行了编程实现。实验结果表明,该人眼定位方法有很好的检测效果,人眼定位精度达到93.5%。

基于Hough变换的农业机械视觉导航基准线识别

提出了一种基于机器视觉技术识别农业车辆导航基准线的方法。该方法从农田环境的特点出发,主要用超绿特征灰度化方法对彩色农田图像灰度化,分割作物行和土壤背景。对灰度图像进行闭运算操作,缩小或消除作物行和背景中的孔洞。对灰度图像做垂直投影直方图,根据波峰位置初步确定导航作物行的基准线位置。将灰度图像分成若干个水平条,对每个水平条用垂直投影法找出导航定位点,并根据定位点的位置设置感兴趣区域。在感兴趣区域内,采用Hough变换对导航定位点拟合出导航基准线。通过与最小二乘拟合方法的对比可知,该算法精度较高,能够满足农业机械农田作业的要求。

基于降维Hough变换算法的零件同心度误差测量

为了克服传统Hough变换圆检测算法存在的计算量大、测量效率低以及不适用于同心圆检测等问题,论文提出一种降维Hough变换算法以实现零件同心度误差的非接触视觉测量。该方法通过对阈值分割后的二值化目标图像应用方向投影获得圆形轮廓的半径参数;进而利用Hough变换计算出内外轮廓的圆心坐标,从而实现零件的同心度误差测量。降维Hough变换算法将参数空间由三维降到二维,并且能够对内外轮廓特征点进行有效区分,于是极大地改善了计算效率。此外,通过仿真与实验对所提方法的有效性和精确性进行分析,同时结果表明,该方法是一种便捷、高效、可靠的自动非接触测量方法。

基于Hough变换的车窗提取算法

在HOV乘客数检测系统中,对车窗的定位与提取,可以极大地减少计算量,提高系统的运算速度以及检测的准确度。针对图像中车窗边缘的图像特点,提出了一种基于相位编组法进行图像分块,在图像块内进行快速Hough变换的直线检测,并结合积分投影方法对车窗进行定位与提取。实验结果表明该算法具有较快的运算速度和较高的检测准确率。

一种利用Hough变换和先验知识的车牌识别新方法

在车牌定位上,针对当前实际中存在的一些困难,结合先验知识,提出了一种Hough变换多线检测的由粗到精的定位算法。在字符分割中,通过合理改进,使投影法的准确性进一步得到提升。并在大量实验的基础上,将BP神经网络反复修正,使得系统理论识别率达到了91.00%,结果表明此方法是行之有效的。

基于HPF和Hough变换的人眼精确定位

眼睛定位是人脸识别的非常重要的一个环节,常采用基于Hough变换的方法,但这种方法计算量大、运算速度慢,对存储空间需求大。提出一种人眼快速定位的新方法。首先用混合投影法检测到眼睛瞳孔的大致位置,再利用基于圆的Hough变换快速定位出人眼,实验证明此方法大大提高了人眼定位的效率。

三次透视投影变换图像拼接

为了减少带有路面信息的建筑物图像的拼接中产生的图像失真并提高拼接速度,基于局部变形方法并结合建筑物和路面纹理信息的不同提出了三次投影变换图像拼接方法。该方法根据图像内容将图像分割成不同子图像,然后拼接图像内容相同的子图像,最后实施总体拼接。为了改善当前全局投影变换带来的图像形状失真或扭曲问题,整个拼接过程采用三次局部的透视投影图像变换方法。由于是在传统的透视投影变换的基础上基于图像内容分割后再拼接,故拼接结果比传统方法更精确、更真实。实验结果表明：采用提出的图像拼接方法克服了路面部分纹理信息过少导致图像失真的缺陷,拼接速度比相关拼接方法提高了20%~40%。该方法能快速得到清晰无缝的拼接图像,基本满足拼接速度快、真实度高的要求。

基于灰度积分投影与霍夫圆变换算法的人眼瞳距自动检测

人眼瞳距在视光学研究中和配置眼镜时都是需要精确测量的基础性参数,实现瞳距自动检测具有重要的应用价值,结合高斯肤色模型,提出一种基于灰度积分投影与霍夫圆变换算法的人眼瞳孔定位和瞳距计算方法.首先,通过二维伽马函数的自适应亮度校正方法对图像进行光照补偿预处理,在此基础上,利用肤色概率模型检测人脸并提取出面部区域.再运用灰度积分投影法,选取合适的阈值对眼部区域进行提取,经过一系列形态学图像处理,采用Canny边缘检测算子实现瞳孔边缘检测,最后通过Hough圆变换算法进行瞳孔定位,并对其中心距离进行计算.研究结果表明,该算法具有较快的瞳孔定位速度,能够较精确地实现瞳距自动测量,为瞳孔测距的智能化技术研究奠定了基础.

轴测投影变换矩阵的研究

在本文中,根据空间物体、投影方向、投影面和坐标系的关系,推导了包括正轴测投影和斜轴测投影的统一轴测投影变换阵。根据该变换矩阵可以导出各种轴测投影变换矩阵。根据物体的形状确定投影方向,并根据该变换矩阵可以获得物体的最清晰的轴测图。

基于方向投影的票据图像倾斜检测方法

针对含有表格线的票据图像 ,提出一种基于整数Bresenham算法求方向投影的倾斜检测方法 ,并与Hough变换方法进行了比较。实验结果表明 ,该算法能快速准确地测量出票据图像的倾斜角度 ,并具有很强的抗干扰性和应用适应性。

基于光栅投影序列图像融合的倾斜校正算法

针对现有校正算法因抖动等因素存在的校正误差问题,提出了一种基于光栅投影的倾斜校正算法。通过分析连续频率变化的条纹图像序列,构建像素点位置与像素斜率的转换模型;然后利用光栅图像倾斜角度与像素斜率变化关系,使用三角法计算出倾斜角;最后实现倾斜校正。实验结果表明,该算法可有效检测出[-90°,90°]范围内的倾斜角度,准确率为99%。与现有的Hough变换等倾斜校正算法相比,所提算法检测精确度、准确率明显提高。

基于Kalman预测及逆投影的车道识别技术

针对结构化道路的特点,提出一种实用的基于组合模型的车道线自动识别方法。近视场区域采用Hough变换初始检测车道线,远视场区域采用三次曲线模型拟合车道线。车道跟踪用Kalman预测参数动态建立ROI(region of interest),用扫描线法搜索车道线边界点,在车道线间断处用Kalman预测器定位车道线边界,还设计了一个失效判别模块来验证跟踪结果。最后将投影图中检测到的车道线进行逆投影重建,得到实际路面的车道线。实验结果表明,对于不同的车道线种类和在部分车道线被前方车辆遮挡的条件下,该算法均具有较高的实时性和鲁棒性。