基于链码改进算法的钢轨表面缺陷识别

从基本链码算法的数据结构、程序流程和结束条件的设计分析入手,针对易出现的孤立点、单列链、局部链、开链等错误跟踪问题,提出最大区域数限定下的节点标记法与自适应后退两步搜索法相结合的Freeman链码改进算法。实验研究中,采用迭代阈值法对钢轨表面图像进行二值化分析,确定最佳阈值,采用改进算法跟踪钢轨表面缺陷边界,获得较好的缺陷区域提取效果。该算法结合了最佳阈值分析方法,避免了传统链码算法的错误跟踪问题,能够有效识别图像的区域性缺陷。

对一种快速边缘跟踪算法的讨论

本文首先介绍了一种快速边缘跟踪算法的原理 ,然后针对如何提高该算法的处理速度所涉及的问题进行了深入的讨论 .

基于轮廓跟踪的摔倒检测算法

针对传统摔倒检测算法误判率高和算法复杂等缺点,提出一种基于轮廓跟踪的摔倒检测算法。该算法主要通过背景减除法提取监控视频中的运动目标老人,运用中值滤波和形态学处理获取完整的老人身体形状,根据轮廓跟踪算法生成边界链码,然后利用实际边界链码与摔倒模板链码的欧氏空间距离判断老人是否摔倒。实验结果表明,该算法计算复杂度低,准确率得到明显提高。

一种快速边缘跟踪与提取的新算法

文章介绍了一种快速边缘跟踪与提取的原理,结合实际例子对算法中的一些参数的选取进行了讨论。

基于链码的二维碎片轮廓匹配算法

首先利用边界链码的跟踪技术,提取出二维碎片的轮廓信息,同时对轮廓线进行细化、去噪和编码处理,得到二维轮廓线的一维链码信息描述,并在此基础上提出一种基于链码的二维碎片轮廓匹配方法。将二维碎片的形状匹配变为只对一维字符的处理,从而使得二维碎片的拼合简单化。实验表明该方法能够有效的找出一对复杂轮廓线上恰当的对应特征段,实现碎片物体的复原。

一种边点梯度方向引导的光滑边段提取方法

边界轮廓线的提取是研究形状特征的基础,它对图像特征描述、识别和理解等高层次的处理有重要作用。但由于噪声、光照等多种因素的影响,经过预处理得到的边缘图像往往会出现原本连接的边界局部断裂的现象,使传统的边界跟踪算法无法越过这些断点继续向下跟踪。另外,在跟踪过程中出现岔路时,传统的边界跟踪算法只跟踪第一个搜索到的边界点,无法控制边界的正确走向。提出了一种边点梯度方向引导的光滑边段提取方法,不仅能够跨越边界上的断点继续跟踪,而且能够有效地减少岔路选择错误的发生,同时还满足边段的光滑性要求。

改进的八近邻区域边界标定自动机

在图像边界标定算法的基础上,通过化简自动机的状态迁移映射,减少了自动机在提取边界过程中的运算步骤和存储空间,提高了自动机效率.