基于相位编组法的路面裂缝自动识别

研究了基于数字图像处理技术的路面裂缝自动识别方法,给出了基本的系统组成及工作原理。通过对路面裂缝图像的分析,对比了各种图像增强算法的特点和适应性;结合路面裂缝图像的随机性和目标、背景变化复杂的特点,指出传统方法中仅仅利用灰度变化的幅度作为局部边缘提取的主要度量是存在问题的。提出采用相位编组法进行裂缝提取,并在现场采集大量的图像尝试进行实例验证。结果表明:相位编组法有利于检测出有弱对比度的裂缝,并可以检测到细小裂缝。

基于相位编组法的焊缝识别

焊接机器人的自动行走是由焊缝的位置决定的 ,焊缝识别是焊接自动化的关键问题之一 ,因此从焊缝图像中提取直线具有重要意义。本文将相位编组法运用到焊缝图像识别上 ,并根据焊缝识别的特点对该算法提出了改进方案 ,取得了较好的效果。

基于实时灰度Hough变换的超声图像针状物体检测

实时针状物体分割、跟踪技术是图像导引手术治疗过程中的一项关键技术,针分割结果直接关系到手术的成败。以灰度Hough变换为基础,提出了一种在二维超声图像中检测插入软组织中针的自动跟踪技术——实时灰度Hough变换技术。该技术不需要二值化,它由粗-精搜索策略和改进的基于相位编组方法的灰度Hough变换两部分组成。用患者乳腺活检超声图像进行了实验,其结果表明,方法在没有外部硬件加速的情况下,在PC机上就能够实时、准确地检测出活检针,其方向误差为1°左右,位置误差在0.5mm以内,完全可以满足超声图像导引手术治疗与活检的需要。

立体影像直线特征提取的现状与展望

伴随立体影像直线特征提取技术的迅速发展,针对直线提取技术的综述性文章相对较少,且研究人员很难对其有较为全面掌握的情况。对国内外研究学者提出的立体影像直线提取技术进行了相对系统的概述与归纳。并且从直线特征提取的完整性、抗噪性、高效性和复杂性4个方面通过实验进行总结对比,结果表明,不断改进后的直线特征提取算法可以有效地削弱或者去除直线提取过程中的锯齿效应所带来的影响,从而可快速获取符合直线匹配要求的的线特征。因此直线特征作为立体匹配后续高级处理的基础,在影像处理和模式识别等领域的研究具有巨大潜力。