双层框架可视图下的双向跳点路径规划方法

针对移动机器人在复杂未知半未知环境下路径规划时间过长,难以找到全局最优路径的问题,该文提出了一种基于双层框架可视图的双向跳点搜索路径规划方法。首先,将可视图分为局部层和全局层,移动机器人通过传感器对环境信息进行采集与提取,生成局部可视图,接着采用基于障碍物轮廓边长的过滤方法将过滤后的图更新至全局可视图;其次,在跳点搜索算法的基础上新增一个从目标点开始搜索的路径,将跳点搜索算法优化为双向跳点搜索算法;最后,将优化后的算法结合可视图进行路径规划导航。将所提方法在多种复杂场景下进行验证,仿真实验表明:采用了双层框架可视图的双向跳点搜索算法的路径搜索时间和导航时间均有着不同程度的优化,可高效地在复杂未知环境下搜索全局路径。

一种采用改进Canny算子的机械臂识别与定位算法设计

为进一步提高机械臂图像处理的精确度,文中在改进Canny算子的基础上,提出一种适用于机械臂视觉伺服的图像识别与定位算法。该算法利用张正友标定法、灰度化、滤波及阈值分割等方法,完成了精确的相机标定和图像预处理,并在此基础上通过改进传统的Canny算子,降低了图像处理中边缘检测算法的检测误差,从而有效提高了机械臂的目标识别与定位精度。仿真实验结果表明,与传统算法相比,基于改进Canny算子的识别及定位算法具有更高的处理精度和更快的执行速度。

基于点云的建筑物轮廓提取方法

研究如何快速、准确提取出建筑物信息,对于城市建设、发展与管理具有重要意义,本文基于三维(3D)点云数据,研究并实现了建筑物几何信息的提取。本文的建筑物信息提取思路为:首先,为降低点云数据量,提升后续算法运算速率,对坡度滤波算法进行改进并将改进算法用于点云中地面点、非地面点分类,提取得到非地面点;其次,提出改进3D霍夫变换(HT)提取建筑物立面点;最后,基于降维边界索引方法确定建筑物轮廓线并提取得到局部特征。以实测三维点云数据进行实验,结果表明,在复杂的点云空间场景中,本文提出的方法能够有效避免噪声点等的干扰,高效、准确提取得到建筑物轮廓与局部特征,可为智慧城市建设、城市规划建设等领域提供积极的技术支持。

基于轮廓线与特征融合的电网变电设备三维自动化运检方法

因工作环境的复杂性,变电设备成为智能电网中故障频率最高的装置之一,易发生设备接地故障、保险熔断故障、绝缘材料老化等问题,为提高电网变电设备三维自动化运检精度,提出基于轮廓线与特征融合的电网变电设备三维自动化运检方法研究。采集电网变电设备三维图像,获取电网变电设备三维图像初始轮廓点,筛选变电设备轮廓点,依照顺序连接提取出的关键轮廓点,得到变电设备三维图像轮廓线,结合形态学滤波算法,对图像进行开、闭运算,依据轮廓线的闭合情况,分割出目标图像与背景图像,提取包括HOG特征与LBP特征的变电设备目标图像特征,经过特征融合后,构造最优分类超平面,制定电网变电设备三维自动化运检规则,判定变电设备运维情况,最终实现变电设备的三维自动化运检。实验数据显示:该方法识别出变电设备的正常与异常状态,在不同实验工况背景下,应用提出方法获得的变电设备运检精度达到了96%。提高了变电设备的自动化运检的识别及运检精度,满足现今变电设备的运检需求。

基于超声波断层图像的三维重构方法

为降低检测成本,减少辐射危害,提出了基于超声波断层图像进行典型零件的三维重构方法.设计了相共振结合拉东反变换计算方法的零件断层扫描试验,基于Matlab平台构建了轮廓提取算法、图像堆叠算法以及三维模型重构算法.结合图像处理算法与三维模型重构算法实现了二维超声断层图像的三维重构,重构的零件外形尺寸与内部形位误差约为1 mm.结果表明,本文提出的超声波断层图像三维重构方法可靠、准确,可用于典型金属零件轮廓及内部缺陷的无损检测与三维重构.

改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取

红外人脸图像的边缘轮廓特征对于红外人脸检测、识别等相关应用具有重要价值。针对红外人脸图像边缘轮廓提取时存在伪边缘的问题,提出了一种改进Canny算法的红外人脸图像边缘轮廓提取方法。首先通过对引导滤波算法引入“动态阈值约束因子”替换原始算法中的高斯滤波,解决了原始算法滤波处理不均匀和造成红外人脸图像弱边缘特征丢失的弊端;接着对原始算法的非极大值抑制进行了改进,在原始计算梯度方向的基础上又增加了4个梯度方向,使得非极大值抑制的插值较原始算法更加精细;最后改进OTSU(大津)算法,构造灰度-梯度映射函数确定最佳阈值,解决了原始算法人为经验确定阈值的局限性。实验结果表明:提出的改进Canny算法的红外人脸轮廓提取方法滤波后的图像,相较于原始Canny算法滤波处理,信噪比性能提升了34.40%,结构相似度性能提升了21.66%;最终的红外人脸边缘轮廓提取实验的优质系数值高于对比实验的其他方法,证明改进后的算法对于红外人脸图像边缘轮廓提取具有优越性。

基于空间加权对数似然比相关滤波与Deep Snake的目标轮廓跟踪

近年来,目标跟踪中目标的状态表示已由粗糙的矩形框转化为精细的目标掩膜.然而,现有方法利用区域分割得到目标掩膜,速度慢并且掩膜精度受限于目标跟踪框.针对以上问题,本文提出基于空间加权对数似然比相关滤波与Deep Snake的目标轮廓跟踪方法 .该方法包括三个阶段:在第一阶段,利用提出的空间加权对数似然比相关滤波器估计目标的初始矩形框;在第二阶段,通过Deep Snake将初始矩形框变形为目标轮廓;在第三阶段,根据目标轮廓拟合出跟踪结果 .对提出的方法在OTB(Object Tracking Benchmark)-2015和VOT(Visual Object Tracking)-2018数据集上进行了实验验证,结果表明:与现有先进的目标跟踪方法相比,本文提出的跟踪方法具有较优的性能.

利用SLAM激光扫描提取装配式建筑轮廓方法

为了获得更为精准的轮廓特征,提出一种利用SLAM激光扫描提取装配式建筑轮廓的方法。通过SLAM激光扫描系统采集装配式建筑点云数据,挖掘集合特征信息获得建筑与断面间距离,从点云曲线中提取建筑外轮廓变化特征点,获得二维平面特征的基础轮廓。使用正交多项式分带滤波区分三维数据与不规则点云,通过反复迭代去除不规则点,得出最接近地面点的正交多项式。根据高程阈值将不规则数据划分为地面点、非地面点,判别估值全部断面中伪距。最后根据修正数据信息,二次采样原始扫描数据,获取出可以映射建筑表面几何特征的三维坐标信息。仿真实验结果表明,所提方法可避免角点模糊导致轮廓信息不精准问题,x轴与y轴的角点检测坐标均方误差低于0.015 m,具有较高适用性。

八角光纤端面几何参数测量算法设计

针对传统的八角光纤端面的几何参数测量效率低下且精度不高的问题,设计了一种基于机器视觉的八角光纤端面几何参数测量算法。使用数字图像处理技术,利用亚像素轮廓检测算法对八角光纤包层端面进行边缘提取与分割,设计有效轮廓筛选算法,设定相关筛选参数以去除无效边缘,提出辅助线参数测量法,完成八角光纤端面几何参数测量。为验证算法重复性,针对多组图像进行几何参数测量实验,测量结果显示几何参数的重复性平均值约为0.015μm;实验结果表明:该算法易于操作且达到企业技术指标要求。

智能手机PCBA圆形焊点轮廓自适应提取

智能手机印刷电路板装配(printed circuit board assembly,PCBA)集成度高、焊点间隙小,小视场下成像易引入噪声,圆形焊点边缘粘合、断缺现象明显,导致圆形焊点轮廓提取准确性不高.为此,提出PCBA圆形焊点轮廓自适应提取算法.首先,采用引导滤波算法,在有效地抑制噪声的同时捕捉圆形焊点边缘梯度信息;其次,依据自适应OTSU分割算法实现焊点区域分割,采用8邻域边界跟踪算法及Canny算子提取圆形焊点轮廓信息;最后,利用圆形焊点的轮廓几何特性和边缘滑动窗口机制对轮廓信息进行筛选,从而获得更精细的圆形焊点轮廓.在实验设备采集的90幅PCBA图像数据集上与3种典型方法进行实验的结果表明,所提算法的精确率、召回率、F值分别为96.96%,97.88%,97.42%,运行时间为310 ms,可快速、有效地提取出PCBA圆形焊点轮廓.

基于自适应伪轮廓消除滤波的比特深度增强

比特深度增强具有巨大的应用价值,如低比特图像采集、高比特图像显示、图像压缩等。然而,现有的比特深度增强算法或者不能有效抑制低比特图像中存在的伪轮廓,或者需要高性能的计算单元和大量的训练样本,缺乏实用性。为此,提出了一种基于自适应伪轮廓消除滤波的比特深度增强算法:FACE-BDE。FACE-BDE由3个模块组成:伪轮廓消除滤波器设计模块、自适应滤波器大小选择模块和伪轮廓区域检测模块。实验表明,所提算法能在消除不同大小的伪轮廓时保留真实轮廓和细节,使其在测试集上取得了0.28 dB的增益,伪轮廓的可见性也明显弱于同类算法。

基于倾斜影像密集匹配点云的建筑物提取

单体化建筑信息对“数字城市”“智慧城市”的建设以及对城市三维GIS的应用等具有重要意义。该文针对倾斜影像密集匹配点云,提出一种建筑物提取方法。该方法首先通过点云滤波、植被点剔除去除倾斜影像密集匹配点云中的地面点和植被点,然后对剩余地物点云进行平面分割及优化,得到精确的建筑物点云,最后提取建筑物的轮廓并规则化,得到规则化后的建筑物轮廓。采用无人机获取的倾斜影像密集匹配点云进行实验,实验结果表明,该方法能够有效提取出建筑物轮廓。

基于分水岭线的CV模型树冠分割优化算法

为了实现对森林调查中的树木生长状况精确监测,单体树冠分割是重要研究内容。将无人机拍摄的云杉林影像作为研究对象,针对图像中存在的树冠粘连问题,结合分水岭算法和Chan-Vese主动轮廓模型,建立一套自动实现树冠轮廓定位、分割、优化系统。该改进算法将预处理后图像输入到标记分水岭分割中,得到的分水线作为Chan-Vese模型的基础,通过曲线演化至图像特定边缘,最大程度提取出完整的树冠轮廓。为改善分水岭算法敏感、区域主动轮廓模型定位初始位置难确定等问题,提出一种便捷完整的树冠分割的算法。实验结果表明,与传统分水岭和传统Chan-Vese模型相比,树冠提取方法准确率达到82.62%,实现较高提升。并且在对树冠误判、漏判、欠分割、过分割问题有较好改进。该方法可以自动、有效地提取出独立的树冠轮廓,并具有更好的提取精度。

高层建筑边缘空间BIM透视式增强现实重建模型

针对易受噪声数据、建筑物复杂程度干扰,高层建筑边缘空间规划模型的重建完整率、正确率低的问题,提出高层建筑边缘空间BIM透视式增强现实重建模型。采用MVS点云算法,采集高层建筑边缘空间的点云集合,剔除集合中的噪声,采取BIM技术,提取高层建筑边缘空间的轮廓特征,将轮廓特征分割成长方体与三角体,采用投影映射,匹配轮廓的三维角点坐标,引入纹理映射法,优化高层建筑边缘空间BIM透视式纹理,完成高层建筑边缘空间重建。实验结果表明,所提方法的重建效果好,重建完整率高、正确率高,重建几何精度较高。

InSAR形变等值线图绘制方法研究

研究InSAR形变数据的四叉数压缩、Kriging插值和低通滤波处理方法。以西安地区1996年两期SAR监测获取的地面沉降为例进行的实例分析结果证实:该方法能有效抑制形变粗差,并有利于特征点的提取和等值线的绘制。

工业CT三维图像曲面面积与内腔体积的测量

三维工件尺寸参数的测量,是从工件出发获得设计图纸的逆向工程的基础。但工件内部结构特别是封闭内腔的测量用传统测量方法难于实现。研究了基于工业CT的三维图像曲面面积与内腔体积测量的算法,针对工业CT断层图像,用C-V方法分割,在得到目标区轮廓点的基础上,计算面积与体积。为了使得到的曲面平滑,计算曲面上点到形心的距离并用高斯卷积进行轮廓滤波再测量。实验结果表明:该方法与传统的先图像去噪再分割测量的方法相比,有较好的测量精度。

基于等高线的表面估计滤波方法

提出一种基于等高线的滤波方法,它先由LIDAR数据生成数字表面模型,并内插出等高线,再根据DSM等高线的特征,如闭合性、首尾点距离、等高线的长度及等高线间距离等,通过设定阈值自动提取出属于自然地面的等高线线段,以获得初始的自然地面点,然后内插生成初始数字地面模型,最后使用迭代逼近法生成最终的(精确的)数字地面模型,即比较初始DTM与DSM,差值小于预设阈值的点视为DTM点,而差值大于预设阈值的点则标记为无数据点,最后,这些无数据点由选择的DTM点内插出。通过与现有表面估计的滤波方法的对比实验以及所提取地物轮廓线与航片的叠加对比试验,证明新方法可适用于地表起伏较大的地形,地物提取精度高、计算量小、效率高。

基于TerraSolid与Inpho的LiDAR数据处理方法分析与研究

介绍了机载激光扫描(Airborne Laser Scanning)/激光雷达(LiDAR)遥感信息获取系统的基本原理及系统组成,主要对基于TerraSolid和Inpho的两种LiDAR数据处理原理、滤波实现方法以及作业流程进行了分析,并通过不同地形特征的实验数据对其精度、效率、可操作性等方面进行了研究。

基于HHT的新一代GPS动态测量误差分析和滤波技术研究

针对新一代GPS的轮廓信号和几何误差成分特点,引入一种具有自适应能力的非平稳信号分析新方法——希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)用于轮廓滤波和几何误差成分分析。研究了HHT中固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的特点,指出各阶IMF分量按特征时间尺度从小到大的顺序排列,构建了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滤波器并将其用于轮廓滤波。分析了EMD分解中剩余项的特点,根据各阶IMF的瞬时频率和幅值函数以及Hilbert-Huang谱,确定了各周期性分量以及非周期性趋势项。几何误差仿真信号分析结果表明,与小波神经网络方法的相比,HHT方法获取的初始阶段信号更好;对实测轮廓曲线,采用HHT和小波变换进行了滤波试验验证,结果表明HHT方法获取的轮廓曲线更平滑。

一种基于粒子滤波的任意姿态头部椭圆轮廓跟踪方法

结合粒子滤波思想,给出了一种适用于复杂背景和较远距离下跟踪任意姿态人体头部椭圆轮廓的方法。该方法采用双重随机采样策略,即在预测值附近通过均匀采样产生初始粒子以保证其多样性,在权值更新后对具有较高权值的粒子进行高斯采样以保证重采样过程的快速收敛性。在权值更新过程中,利用分块颜色直方图实现模板椭圆同粒子椭圆之间的颜色匹配,利用最大梯度距离测度(DMG)对粒子椭圆的边缘拟合程度进行度量,最后利用D-S证据思想对上述两种测度进行融合。实验结果不仅验证了此方法对于复杂背景和人体头部的任意姿态具有较强的鲁棒性和有效性,而且证实,此方法也适用于相对较远的距离范围。