基于直线段检测和LT描述符的矿井图像线特征匹配算法

图像匹配是同步定位与地图构建(SLAM)技术中极为重要的一环,用于根据图像之间的变换关系确定相机位姿。基于线特征的图像匹配方法具有较强的鲁棒性和抗噪能力,更加适用于井下图像匹配,基于深度学习的线描述符对线段遮挡等场景具有较高的鲁棒性,性能优于传统描述符,但卷积神经网络架构的描述符将可变长度线段抽象为固定维进行描述,不利于线段长度及视差变化较大图像的匹配。针对上述问题,提出一种基于直线段检测和线描述符的矿井图像线特征匹配算法。在频域利用单参数同态滤波降低图像的照射分量,并增强反射分量,提升亮度及对比度;在YUV空间利用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对亮度分量进行均衡,使亮度分布更加均匀;变换至RGB空间提取直线段检测(LSD)线,引入一种基于Transformer架构的LT描述符构建LSD线的特征向量,最后完成线特征匹配。实验结果表明:该算法结合了同态滤波和CLAHE算法的优点,增强后图像的亮度适中,对比度良好,灰度分布均匀,增强效果优于单参数同态滤波算法、EnlightenGAN算法;该算法提取的线特征数较原图平均提升了32.92%,在不同相似纹理占比、不同程度旋转与平移变化的井下图像匹配中鲁棒性好,平均正确匹配数为61.75对,平均精度为86.83%,优于线二进制描述符(LBD)算法、LBD_NNDR算法、LT算法,能够满足矿井图像稳健匹配的需求。

基于直线段检测器的多阈值图像表格框线提取算法

针对传统表格结构识别算法中,前期图像预处理工作量大、复杂表格结构识别率低、高分辨率和高复杂度表格时间开销过于大的问题,提出先对图像表格结构利用直线段检测器进行框线检测,再利用双阈值直线判断规则,对本应属于同一直线的多条线段进行合并细化,最后对横纵线交点处缺失或过长线段,采用表格结构整体框线对齐的快速识别算法。实验结果表明,该算法既可以对图像高分辨率下简单表格和复杂表格准确识别,也可以满足图像低分辨率中简单表格和复杂表格的识别需求,可以容忍一定倾斜角度,因此减少了图像预处理工作,缩短了检测时间,甚至可以对非严格定义表格结构进行精准识别,进一步推动图像表格结构通用识别算法的进程。

LDA与LSD相结合的车道线分类检测算法

提出一种车道线分类检测算法。首先采用LDA对道路图像进行有针对性的灰度化,以便更好地区分车道线与道路。采用LSD算法检测灰度图像中的直线部分并确定车道线的方向。在此基础上,选取符合车道线灰度范围内的像素点。对远距离的像素点采用抛物线拟合,近距离的像素点采用直线拟合。同时,将检测到的车道线进行虚线实线的分类标记。最后结合视频序列的连续性对检测结果进行反向验证。实验结果证明,提出的方法对直道弯道检测均有很好的效果。算法的处理速度为每秒10帧左右,采用的测试视频的帧率为每秒15帧,基本满足实时性的要求。

基于线段检测的栅格地图划分方法

通过划分基于同时定位与地图构建(SLAM)技术构建的栅格地图,将地图中的室内区域识别出来,实现机器人导航目标位置的灵活标记。首先对SLAM技术构建的栅格地图进行了二值化,使用直线段检测器(LSD)识别地图中的所有线段,采用分组和拟合方法获得室内环境边界的线段;然后利用边界与边界交点将地图划分为多个矩形块;最后对矩形块进行合并、聚合等处理,从而在栅格地图上划分出室内区域。标记后的室内区域与语音功能相结合扩展了机器人导航的输入方式。测试结果表明:该方法将不同室内环境和存在家具条件下生成的栅格地图划分出室内区域时具有较高的召回率。

结合视觉显著性和空间金字塔的遥感图像机场检测

提出一种结合视觉显著性和空间金字塔的遥感图像机场检测方法,首先根据改进的直线段检测算法对滑动窗口进行目标存在初步判断,只对可能含有目标的窗口按照空间金字塔表示方法提取该窗口中每一图像子块的稀疏编码,利用基于视觉显著性的特征抽取策略形成表征滑动窗口的全局特征向量,然后对该特征向量进行分类判别,得到滑动窗口含有目标的置信值,最后采用非极大值抑制完成机场检测。实验结果表明,该机场检测方法相比其他方法检测效率显著提高,并且具有识别率高、虚警率低的特点。

顾及局部特征的图像短直线优化方法研究

由于各种线段检测算法误差以及相片噪声、遮挡物等因素的影响,导致图像线特征要素出现断裂、重叠、连续间断线段等情况。目前的解决方法主要是以线段的自身属性为阈值判断,并利用先验经验辅助判断。提出了一种顾及局部特征的优化删减短直线特征要素的方法,以提高现有算法的自动化水平;同时从整体角度出发,引入局部整体方向的概念来改进现有算法。

基于数字图像处理的电力线异物识别方法研究

针对架空线路异物搭挂的潜在威胁,本文提出一种快速识别航拍图像中异物的方法。首先运用直线段检测(LSD)算法从预处理后的图像中提取电力线,并基于架空导线上异物特征设计针对异物的识别算法,提取导线异物;接着对其进行边缘检测,提取缺陷画框并在巡检图像中标识;最后,通过多组样本数据对算法实用性能进行评估。实验结果表明,该方法能对输电导线上搭挂异物的情况进行有效识别,在无人机电力巡检中具有一定的应用价值。

一种基于改进K均值聚类的输电线路覆冰状态侦测方法

输电线路覆冰是影响电网在寒冷季节正常运行的一大隐患。因此,必须对输电线路覆冰状态进行侦测,以确保及时发现覆冰现象并采取应对措施。本文提出一种基于改进K均值聚类的输电线路覆冰状态侦测方法。首先,获取输电线路图像,并进行预处理;之后,依次使用直线段检测(LSD)算法、改进K均值聚类、最小二乘拟合确定导线位置;最后,计算导线宽度,并根据覆冰前后宽度变化评估其覆冰状态。综合分析现场与实验环境的实验结果,所提方法能够快速、可靠地辨识导线覆冰状态,且具备较高精度。

岩石颗粒图像中的斜长石识别

针对具有复杂纹理岩石颗粒目标图像中无法准确提取直线纹理特征的问题,提出一种基于LSD候选直线段分段拟合的方法。该算法利用LSD局部直线检测算法,将候选断裂直线段进行多段相似拟合。首先根据图像梯度信息,采用动态阈值的区域生长策略获得具有相似属性的连通区间,再对各个连通区间做外接矩形得到候选直线段,并对提取后的多条候选直线段进行分段相似拟合,最后根据拟合后的直线段的二维特征,进行斜长石纹理特征的识别。实验结果表明该算法在复杂纹理岩石颗粒目标上的直线检测均优于传统的霍夫变换和LSD局部直线检测,同时对斜长石纹理特征的识别具有较高的准确率。

高分辨率遥感影像主干道路提取的感知编组方法

针对高分辨率遥感影像的道路提取受"同物异谱、同谱异物"干扰的问题,该文提出一种基于感知编组的高分辨率遥感影像主干道路自动提取方法:首先,使用Line Segment Detector算法提取影像中直线段信息。然后,利用高分辨率遥感影像上的道路几何特征对直线段进行感知编组;最后,经过长度约束得到道路信息。使用两景影像进行了主干道路提取实验。实验结果表明,两个实验中主干道路提取的完整率、正确率和检测质量都在96%以上。