基于背景抑制与改进多尺度LSD的声呐小目标检测算法

针对声呐小目标检测由于水下环境复杂、目标回波信号弱等因素造成虚警率和误检率较高的问题,文章提出基于背景抑制和改进直线分割检测(Line Segment Detection,LSD)的检测算法。首先对原始声呐数据截取序列片段,构建多周期累积历程图,凸显运动目标轨迹线特征;其次设计边缘滤波算子,有效滤除部分背景噪声,并结合投影变换进行线特征增强,不仅实现了断裂直线重连,还抑制了剩余噪声;然后基于图像金字塔改进了多尺度LSD直线分割检测算法,有效缓解了过检测问题,大幅增加了直线平均长度;最后为了合并冗余检测信息,利用运动轨迹时空一致性特征设计后处理模块,提高了检测定位精度。通过多组无人遥控潜水器(Remotely Operated Vehicle,ROV)、潜水员、空心球靶小目标序列的湖试、海试数据的定量与可视化结果定性分析,实验结果显示,文中算法与传统LSD相比,误检率和漏检率分别降低了11.2和3.9个百分点,定位误差下降了1.495个像素。结果表明,文中所提算法大幅提高了声呐小目标检测精度,为后续水下目标识别、跟踪等任务奠定重要基础。

基于直线特征检测的道路边线自动提取方法

针对如何从车载激光点云数据中快速、准确地提取道路边线的问题,本文提出一种基于直线特征检测的道路边线自动提取方法。首先对原始点云进行地面滤波,删除非地面点,获取包含道路信息的地面点云,接着把点云投影到二维图像上,根据反射强度获得平均强度图像,对平均强度图像进行LSD直线检测,获得道路边线的直线段,然后进行直线连接,把检测出来的短线段连接成长直线,最后根据直线特征提取出道路边线,并且利用定量指标对提取结果进行定量分析。实验证明,该方法提取的道路边线具有较高的准确率和完整性。

表格矫正技术在档案管理中的应用

文章探讨了表格矫正技术在档案管理领域的应用,旨在解决档案表格扫描过程中的拍摄角度不规范和扭曲问题。通过运用仿射变换原理,并结合LSD快速直线检测算法及阈值过滤,本研究成功实现了表格图像的准确矫正。此外,采用MobileNet-V2构建的二分类模型进一步优化了横向布局表格的方向矫正。这两种技术的结合,有效克服了扫描采集中的倾斜和形变挑战,极大提高了后续OCR文字识别的准确性和效率。

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。

针对无人机影像的农居建筑物快速提取方法初探

无人机遥感其灵活高效的技术优势可为震后应急救援与地震损失评估提供有力的技术支撑。与此同时建筑物信息作为地震灾情快速评估的重要评估对象,其重要性不言而喻。本研究选取大连长海县城岭村作为研究区域,结合无人机影像的光谱、纹理、几何特性,采用监督分类、基于规则的面向对象、LSD直线检测法对区域内建筑物信息开展提取测试,通过分析结果、归纳流程在建筑物解译精度和算法处理效能方面,讨论各项算法最佳适用环境和使用方式,为无人机遥感影像的建筑物自动提取提供合理的解决方案,为震后快速评估与辅助决策提供技术支持。

基于改进Sobel算子和动态区域的铁轨稳像算法

由于列车运行时产生的震动,导致拍摄的视频出现抖动现象。因铁轨具有特定直线角度和实际运行情况,在动态区域中用改进的Sobel算子结合LSD算法来提取直线。在仿射模型下构造特征三角形,利用最小二乘法计算全局运动矢量,最后用Kalman滤波得出运动补偿矢量,对视频帧进行运动补偿。实验表明,该方法在机载视频稳像上具有比较好的运行时间和最终效果。

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。

增强现实环境下复杂板材的三维位姿跟踪方法

针对增强现实(AR)技术在实际工业生产场景应用中遇到的实时目标监测、复杂场景识别等问题,提出基于线特征求解板材三维位姿变化量的目标位姿跟踪方法,在单目摄像头环境下即可实现复杂表面板材的位姿监测与拟合。在利用头顶摄像头检测工件状态后,首先将当前帧图像进行降采样,再在HSV空间对进行图像预处理,并利用形态学梯度和改进的直线分割检测(LSD)直线算法提取边缘直线,然后结合模板图像的边缘直线以及利用多项式回归拟合关系曲线的方法求解出天线板的位姿变化量。实验结果表明:所提的基于改进的LSD算法提取线特征位姿监测方法相比基于ORB特征点和纹理特征位姿跟踪方法具有求解速度快、鲁棒性好等优点。

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。

基于线段检测算法的倾斜摄影直角像控点目标检测方法

针对航空摄影测量中空三加密时数据内业精校正的人工刺点效率低下,误差较大等问题,本文提出了一种基于线段检测(Line Segment Detector,LSD)算法的直角像控点目标检测方法。该方法首先通过Retinex算法增强影像彩色信息;再对影像进行双边滤波,在去除噪声的同时能很好的保留边缘信息;然后使用LSD算法提取线段,并结合最小二乘拟合将线段进行合并;经角度、距离和长度信息筛选出最外沿直角边,最后相交得到直角像控点。采用大疆无人机拍摄的"L"形像控点80景影像,"X"形像控点69景影像进行实验,结果表明,本文算法在复杂背景下的直角像控点检测中具有较高的准确率和精度,整体像控点提取准确率达到93.75%,像控点定位精度可以到2.37个像素,在复杂背景和目标失真的情况下依然能保持很高的准确率,定位精度明显优于人工刺点,相对于Radon和PPHT算法,本文算法的像控点组检测准确率明显提高,表明其检测精度受拍摄角度的影响较小。