链码和在边界形状分析中的应用

介绍了应用链码分析边界形状的新方法 .通过引入相对链码与绝对链码概念得到了计算链码和 (平均链码 )的简捷算法 ,边界上连续 3点的绝对链码之和可以表示边界点的切线方向 (斜率 ) ,进入和离开边界点的 3点链码和之差可以表示边界的曲率 .同时给出了利用这些参数判别边界角点、边界光滑段的判据 ,以及估算曲率半径、等效周长的方法 ;最后 ,以细胞边界凹陷的修补和重叠细胞粘连的分割为例介绍了算法具体的使用 ,该算法在 3类细胞中采集到的 2 0余组粘连和缺损细胞上进行了验证 ,结果表明 ,该算法处理速度快 。

基于链码和特征形的多边形内外点判断算法

通过对多边形各个顶点与待测点相对位置进行判别,给出了多边形的垂直(水平)链码序列生成方法.该方法根据多边形的链码将原多边形中对判别无关的冗余边或冗余点删除,形成多边形的特征形;待测点在特征形与原多边形内外位置关系上具有一致性,从而大大简化了运算.同时给出了一种点在多边形内外点判断算法,把点在原多边形内外的判断转化为点与其特征形的位置判断,特征形的提取过程是一个线性扫描及条件判断过程,可以避免大量的叉积运算,从而有效地提高了多边形内外点判断算法的效率.程序验证表明:文中算法易于实现,具有运行速度快、稳定性高等优点.

基于链码和多阶段混合拍卖机制的微电网分布式电能交易模型

微电网内分布式可再生能源渗透率的提高导致电能供给的去中心化,电动汽车的随机接入给本地资源配置优化带来机遇与挑战。在这种情况下传统的集中式管理和电力销售不再适用。基于区块链技术,提出了去中心化的微电网电能交易系统框架,设计了用于实现电能交易的链码并清楚阐述了整个交易流程。为了实现资源的最优配置,同时保证参与主体的利益,提出了多阶段的混合拍卖机制。最后,通过超级账本的Fabric网络搭建了一个实际可运行的电能交易平台,结果验证所提交易机制的可行性和有效性。

基于链码和纹理分析的输电线断股检测

为了解决基于数字图像的输电线断股的检测问题,提出了基于Freeman链码和纹理分析法相结合的输电线断股检测方法,并根据断股输电线特点提出了链码断股识别准则。对待识别图片进行灰度化、滤波和边缘检测处理;运用Radon变换对输电线进行定位,获得输电线在图像中的位置;分别运用Freeman链码和纹理分析法对输电线的外围和内部进行判断,对断股位置和掉落电线进行检测,从而实现了输电线断股和形变的定位,并对断股缺陷的程度进行判别。实验结果表明,该方法可以准确定位输电线断股位置。

基于相对链码和改进LCS算法的图形匹配实现

研究相对链码和字符串的匹配算法,采用相对链码和改进的LCS算法实现图形的轮廓匹配。首先通过轮廓提取算法得到图形的轮廓,再通过轮廓跟踪算法得到轮廓的链码,由链码计算得到图形的相对链码,最后采用改进的最大公共子串算法计算两图形的相似度。该图形轮廓匹配算法具有计算量小,平移、旋转的不变性等优点。在Android系统上进行实验,实验结果表明该算法计算速度快,与人的视觉相吻合。

基于链码和多线程的图像分段轮廓跟踪

针对将图像轮廓分段,并对每段轮廓单独进行或对所有段轮廓同时进行轮廓跟踪的需求,提出了基于链码和多线程的图像分段轮廓跟踪方法。对基于链码的图像轮廓跟踪算法进行改进,使之能应用于基于多线程的图像分段轮廓跟踪方法中。以面向对象的观点,将轮廓跟踪操作封装成类。一段轮廓的跟踪对应一个线程和一个轮廓跟踪类的对象。应用表明,该方法很好的解决了图像分段轮廓跟踪的问题,不仅可以灵活的对整个轮廓中所关心的某几段或所有段进行跟踪,而且各段轮廓的跟踪过程能够相互通信,跟踪速度快、效率高。

结合链码和小面元特征的图像配准算法

传统的基于链码特征的图像配准中,往往存在算法复杂度高,有效边缘难以提取,配准精度不理想等问题。针对这些问题,提出了一种基于小面元和链码特征的遥感图像配准算法。该算法首先提取小面元进行预处理和一次匹配,以更有效地提取封闭边界,同时降低算法复杂度;其次,根据封闭边界链码的相似函数和区域不变矩匹配策略建立边界对应关系,实现区域之间的二次匹配;最后提取匹配区域的质心即匹配点进行一致性检测,并估算仿射变换参数进行图像配准。实验结果显示,该算法快速稳健,具有更高的配准精度。

应用链码算法的智能抓取系统的研究

在设计智能抓取系统的过程中,对目标物体的位置确定极为重要,运用链码算法进行物体的位置识别定位。以机器视觉和工业机器人为基础,对基于机器视觉的工业机器人抓取系统进行研究,经过相机标定、图片采集、图像预处理,实现物体的形状识别、抓取。运用Hough算法处理圆形物体,对于矩形、三角形物体则运用链码算法改进的Hough变换进行识别。通过确定物体的质心位置确定物体的位置,最终得到目标物体的形状与位置信息,然后根据确定的位置抓取目标工件。

链码校准方法研究

链码作为一种模拟负荷标准器,广泛应用于皮带秤的期间核查和校准。目前,国内没有相应的规程规范作为技术指导。本文对链码进行分析,提出相应的校准方法,以及参照的规程规范和标准器的选择。

基于区块链的学分信息上链模型及实现

学分银行作为重要的学分数据信息平台,应具有高度的权威性,学分银行系统数据安全尤为重要。传统的学分银行系统无法避免人为的删除、篡改等恶意操作,难以保证数据的安全性。区块链作为去中心化系统,是天然的数据存储平台,其以链表结构将数据关联,衍生了数据难以篡改特性。本文提出了基于区块链的学分信息上链模型,制定了数据序列化方法,解离数据类型与数据元素,以“协议+数据”模式,设计协议链码和批量上链的数据链码,实现了基于区块链的学分银行系统并进行了上链实验对比。实验结果表明,本方案可以有效保障学分银行系统数据的安全性,并且可以提升上链存证业务性能。

基于边缘链码信息的黏连细胞分割算法

介绍了一种基于边缘链码信息的黏连细胞自动分割算法.该算法对弱对比度的细胞图像预处理;对二值化图像进行链码跟踪,并计算边缘各点的链码和、链码差、等效周长、弧弦比等特征参数;利用特征参数判断边缘光滑段、边缘角点;对真实分割角点进行线性插值最终实现黏连细胞的分割.将该算法应用于2组细胞图像序列共120帧图像的分割中,不仅解决了黏连细胞的分割难题,而且能够准确进行细胞凹陷的修补和细胞图像的简单计数.统计结果表明,相比于阈值法和先验模型法,该算法的分割成功帧占整个序列的百分比提高40%～60%.

基于链码差的边界凸凹性判别

对边界凸凹性判别的多种算法进行了分析比较。从边界的链码描述出发,论述了绝对链码、相对链码、链码和、链码差等边界特征参数提取的算法。分析了用链码和曲线,了解边界性状的方法,提出了一种新的基于链码差的边界凸凹性判别算法。实践表明,该算法避免了叉积运算,有效地提高了判别速度,而且实现算法简单、稳定。最后对该算法可能的应用进行了展望。

一种基于链码检测技术的纤维长度计算方法研究

提出了一种基于链码检测的纤维长度计算方法,算法利用边界链码和与链码差对纤维边界进行分段、合并和纤维计算。针对平行纤维和复杂的纤维交叉情况,提出了基于角点直线方程的计算的方法。仿真实验结果和实际纤维图像的计算结果均验证了算法的有效性。

改进的Freeman链码在边缘跟踪及直线提取中的应用研究

针对传统链码用于边缘跟踪过程中易产生边缘断裂,提出一种改进的Freeman链码用于边缘跟踪及直线提取。该算法在链码跟踪过程中,记录链码起点,优先跟踪位于边缘方向上的点。对当前点,先进行基于Freeman链码八邻域内跟踪,在八邻域内没有边缘点的情况下,再进行八邻域外链码跟踪。然后对跟踪后得到的边缘链码进行分裂提取直线链码。实验结果表明,该算法不仅能有效提取直线,而且能提取曲线边缘,并且保持完好的边缘连续性,避免后续直线合并。

Freeman链码描述的曲线匹配方法

针对普通曲线匹配算法不能处理旋转和缩放曲线的不足,提出Freeman链码描述的曲线匹配方法。该方法为Freeman链码设计一种基于差别累加值及链码差的拐角点快速检测算法,能够快速地检测出曲线拐角点;通过计算曲线起点和曲线方向,得到不随曲线旋转、平移和尺度变化的标准拐角点序列;根据拐角点的长度序列和夹角序列进行相似判断实现曲线匹配。Freeman链码描述的曲线匹配方法不受曲线旋转和缩放的影响,计算量小,易于实现,仿真实验证明该算法合理有效。

基于Freeman链码的圆识别方法

在研究圆的Freeman链码性质并得出圆的Freeman链码与其对称链码的关系后,提出了一种基于Freeman链码性质的圆识别方法,通过圆的Freeman链码与其对称链码的相似度和奇偶码值出现的次数对圆进行识别。实验结果表明,该方法识别准确、效率高。

基于边缘链码信息的番茄苗重叠叶面分割算法

针对番茄穴盘苗自动移栽机在检测幼苗特征参数时,由于叶面重叠导致提取特征参数不准确问题,提出一种基于重叠叶面边缘链码信息逐层分割算法。首先将穴盘苗原图像预处理得到的边缘二值图进行重叠叶面边缘拐点检测和链码统计,然后通过拐点配对进行叶面逐层分割,对真实分割拐点对进行线性插值,最终实现重叠叶面分割。试验结果表明,采用逐层重叠叶面分割算法具有旋转不变性,针对72孔和128孔2种穴盘规格,重叠叶面分割成功率分别为100%和96%,分割平均耗时分别为0.835和0.99s。此分割算法分割速度快、精确度高,可满足实际工厂化全自动移栽作业要求。

基于链码检测的直线段检测方法

直线是图像的重要特征,直线参数是进行图像识别和直线段三维重建的重要基础数据。基于链码检测的直线段的检测方法分为4步：以边缘图像为基础进行链码检测；根据链码估计曲率,检测链码角点,并在角点处拆分链码；通过链码直方图检测直线链码；对直线链码进行直线参数估计,并根据连接准则,进行直线连接。实验证明,该方法可以对直线段进行有效的检测。

压缩链码的研究

对图像处理及模式识别中的链码技术进行研究.首先针对具有二位码长的顶点链码只有3个码值的情况,在不增加码长的情况下对其增加了一个码值,大大提高了其表达能力.其次,同样根据顶点链码的上述冗余情况对其进行了不等长编码压缩.然后,在上述两种改进链码的基础上,根据大量的统计数据提出了一种基于Huffman编码的新的压缩链码.文中还提出了一种对链码的评价方法.最后,用该评价方法和对实际图像的实验测试对所提出的链码和4种已有链码进行了理论上和实用方面的比较.比较的结果显示该文提出的压缩链码效率最高.

基于差分链码曲率的转炉火焰边界弯曲度计算

转炉火焰图像边缘弯曲程度能表征炉内铁水碳含量的多少,准确计算曲线弯曲度,对火焰图像判断转炉吹炼终点有重要的意义。提出一种基于差分链码曲率的边界弯曲度计算方法,定义了基于差分链码的火焰边界曲率计算公式;为了保证曲率公式的有效性,对火焰原始图像作分割、标记、二值化、形态学边界提取等预处理;利用多边形近似方法重建了火焰边界的二值图像,有效克服了边界小尺度拐角对曲率公式的影响。实验结果表明,该方法与边界圆形度及火焰骨架曲率计算的方法相比,所提取出的特征值能明显区分吹炼的不同阶段,且计算速度快,具有较高的实用价值。