基于轮廓曲率的工件图像配准方法

随着机器视觉技术的发展,工件图像配准在机器抓取、缺陷检测方面应用广泛,然而工件拍摄视点不同易造成图像匹配困难,这也成为工件图像匹配亟待解决和研究的问题。鉴于工件的独特轮廓形状,针对多视点造成的匹配问题,提出了一种基于轮廓曲率的工件图像配准方法。首先,在轮廓平滑处理中,针对多边形拟合道格拉斯-普克(DP)算法效果不佳的问题,利用滑动窗口平均方法对轮廓做了进一步处理,有效提高了轮廓平滑度;然后,在轮廓曲线重采样中,对采样点集进行了时间序列化,利用采样间隔设计了一种有效的重采样方法,实现了对重采样点的任意取值,并保持了轮廓点的密集情况;在建立全仿射曲率库中,设计了两步匹配策略,有效提高了匹配精度和效率;最后,针对曲率曲线匹配算法,将形状上下文(SC)引入动态时间规整(DTW)距离计算,解决了DTW算法存在的问题。研究结果表明:该方法能有效地对模板工件图像进行仿射转换,实现与目标工件图像的匹配目的;同时在匹配算法的三对比较实验中,利用SC-DTW匹配算法得到的转换图像与目标工件图像的差异只有4.8%、2.65%和3.92%,相较DTW的6.83%、4.03%和6.34%,以及归一化相关性匹配算法(NCC)的7.45%、6.39%和7.31%,其差异较小,表明该算法配准效果更好,能更有效地计算两条曲线的相似度,从而获得最佳曲率曲线样本,完成工件图像精准配准的任务。

闭合B样条曲线控制点的快速求解算法及应用

为了提高求解闭合B样条曲线控制点的速度,提出了一种基于专用LU分解的求解算法。根据控制点方程组系数矩阵的特点,参照追赶法的LU分解,构造了分解后的、矩阵的结构。基于这两个矩阵的结构特征设计了专用的LU分解方法,具有较少的存储空间和计算量。在此基础上,根据追赶法的原理,设计了闭合B样条曲线控制点的快速求解算法。通过数值实验和在等值线光滑中的实际应用,表明了该算法的可靠性和有效性。

斜率渐变的图像断点插值算法

基于结构光激光三角法检测路面三维信息时,由遮挡造成的断面轮廓线条不连续(断点)问题,从几何面积角度出发,提出一种基于斜率渐变的图像断点插值算法。该算法根据相邻像素点已知的坐标值,以及曲线斜率渐变的趋势和光斑坐标值之间的关系,计算出断点处的像素坐标值的斜率,进而通过三角几何关系计算出缺失像素点的坐标值,并依据轮廓线恢复出路面的三维形貌。试验结果表明该算法简单可靠、适应性强。

叶片型线光顺的B样条法

该文主要研究Ｂ样条法在光顺叶片型线中的具体应用

一种新的心脏磁共振图像分割方法

心脏磁共振图像的分割是心脏功能辅助诊断和分析的基础,而左心室轮廓的提取则是正确分割心脏磁共振图像的关键。提出了一种提取心脏磁共振图像中左心室轮廓的方法。该方法首先采用一种自适应边缘保持平滑算法对心脏磁共振图像作平滑处理,接着采用K均值聚类算法对心脏磁共振图像作聚类分析,然后采用基于变分水平集方法的几何主动轮廓线模型提取左心室轮廓。实验表明,该方法能够克服心脏磁共振图像中的噪声和心脏周边组织的影响,而且具有较好的准确性和鲁棒性。

截面最短连通路径法的散点轮廓曲面拟合

提出一种由截面上散点生成的最短路径拟合轮廓曲面的方法,生成二维轮廓点序列,根据各层轮廓拓扑上的相似性进行曲面重构,并进一步根据轮廓面重构进行曲面光滑。整个算法模拟了人在理解三维数据的过程,算法结果在截面上反映了散点数据总体走向,三维重构的曲面的形状细节保持较好。算法可以自适应处理截面上的联通数据,对噪声较大的数据鲁棒性较好。在三维地震体数据可视化的具体应用实验中获得较好的效果。

等值线光滑算法及其适用性分析

对比分析了五点法、张力样条函数法和Bezier函数法在等值线光滑中的适用性,针对Bezier函数法中曲线在等值点位置缺失的问题,引入了以等值点和切线点共同作为控制点的方法进行改进。结果表明,在一定等值点密度下,五点法仅适用于数量指标变化平缓、等值线分布较稀疏的情况;数量指标变化剧烈时,宜采用张力样条函数法或改进后的Bezier函数法。改进后的Bezier函数法能够平滑经过所有等值点位置,且不会出现多余的拐点,光滑效果较传统方法有明显提升。

一种平滑程度可控的等高线平滑方法

提出了一种能够通过具有实际意义的参数控制等高线平滑程度,通过等高线平滑可以控制等高线细节的表达程度的方法,能够完成不同尺度下等高线的简化;算法通过结合曲线平滑和迭代最大残差抑制方法,完成等高线平滑程度控制,此时全体高程点平面位移均低于给定平滑容差。首先通过自适应算法选取最大平滑因子,对全体高程点进行平滑处理,选择点位位移最大高程点进行局部处理,以一定倍率逐渐减小平滑因子,使得该点点位位移低于给定平滑容差;不断重复该过程,直到全体高程点点位位移均低于给定平滑容差,从而完成等高线平滑程度的控制。经实验验证,等高线平滑后曲线曲率更小,曲率变化更加均匀,且等高线精度能够通过参数进行控制。

模糊分段光滑图像分割模型及其快速算法

灰度分布不均图像是图像分割中一个难点,为此提出一种模糊分段光滑(FPS)图像分割模型。借鉴分段光滑Mumford-Shah(MS)模型与模糊聚类思想,新模型通过两个定义在图像域的光滑函数描述区域特征,并利用模糊隶属度函数代替MS模型中的特征函数。同时,边界检测算子的引入能够有效保护图像中的边界信息。数值求解采用分裂Bregman方法与Gauss-Seidel迭代相结合的快速算法。对合成图像以及真实图像分割实验表明,本文算法能够有效分割灰度分布不均图像,同时具有较高的计算效率。