根据地性线绘制等高线的研究

根据地形特征点和地性线绘制等高线是测绘大比例尺地形图等高线的主要方法，本文在分析现有自动绘制等高线方法的基础上，提出了一种根据地性线及其拓扑关系直接求取和跟踪等高线的方法。针对利用各种传统曲线光滑算法所绘相邻等高线间常常出现不协调现象的缺点，首次提出并详细讨论了相邻等高线通过点间的抛物线双向加权平均光滑算法。大量实践表明，利用本文所提出的跟踪和光滑方法所绘等高线的光滑性和协调性是令人满意的。

一种新的基于轮廓特征的指尖及手指指向检测方法

传统基于K-Curvature以及凸包理论的指尖识别算法往往存在严重漏检问题.针对此问题,提出一种新的基于手指轮廓特征的指尖及手指指向检测方法,关键步骤包括轮廓平滑、直线区域检测、手指指向及指尖定位三部分,可实现精确快速的指尖识别过程.通过对不同姿态手势进行实验验证,所提算法能在准确定位指尖位置的同时,得到手指指向信息.满足人机交互系统对指尖点及手指指向获取的实时性要求,并对不同手指指向具有较强的自适应性.

基于有向图的边界表示模型与重描算法

图像边界的精确表示和快速处理在模式识别、图像处理以及计算机视觉等领域扮演着十分重要的角色。本文提出了一种基于有向图的边界表示模型，并实现了一种边界跟踪平滑以及特征点检测算法，只需对图像进行一次遍历，即可实现边界的平滑和特征点检测。文章最后给出了该算法的一些实例。

基于链码的轮廓跟踪技术在二值图像中的应用

介绍了二值图像的轮廓跟踪算法．在轮廓跟踪过程中，首先用行扫描得到轮廓起点，然后采用链码跟踪技术，跟踪其轮廓，得到一个封闭的轮廓信息，接着转向下一个轮廓，一直到所有的轮廓跟踪完毕为止．它能够实现一次扫描，得到所有的轮廓信息，且最终轮廓信息以链码序列来存储．在以后的拟合过程中，能更方便地对链码序列进行处理，得到理想的轮廓信息．

直接驱动XY平台的零相位自适应鲁棒控制

为了提高直接驱动XY平台的跟踪性能,提出了将零相位误差跟踪控制器(ZPETC)与自适应鲁棒控制器(ARC)相结合的控制策略对跟踪误差进行控制,并且采用基于时间序列预测技术的轮廓误差实时补偿方法对两轴运动进行协调控制.ZPETC作为前馈跟踪控制器,可以有效提高系统带宽及跟踪性能,使位置能够无静差地跟踪二阶指令输入;ARC能够克服系统参数变化、负载扰动等不确定性,增强系统的稳定性与鲁棒性;采用基于时间序列预测技术的轮廓误差实时补偿方法能够动态控制插补过程,以有效减小轮廓误差.仿真结果表明,所提出的控制方案具有良好的跟踪性和鲁棒性,可以有效提高跟踪精度和轮廓精度.

一种手写体汉字快速细化分割算法

提出了一种基于游程编码(run length encoding)的手写体汉字细化和分割快速算法。数据的输入与处理并行,汉字图象数据所占存贮空间仅为点阵方式的1/400。能将任何复杂汉字细化并分割为简单直线和弧线笔划。对汉字的结构特征抽取极为有利。此外,本文还提出一种新的边沿描述基段链码,其平均长度比Freeman链码短20％。

基于Canny算子和轮廓方向图的异形纤维轮廓增强算法

显微包埋采集纤维图像过程中,由于背景光照不均、景深和聚焦等造成纤维图像对比度较低、目标与背景区分不明显的问题.传统的Canny算子对于异形纤维的轮廓提取存在边缘不连续、虚假边缘等不足,尤其是对于粘连纤维无法确定其轮廓.针对这些不足,提出了一种利用轮廓跟踪算法剔除Canny算子产生的噪声边缘,并在方向图的基础上利用矩形方框确定真正的轮廓区域,然后对此区域内的像素进行模糊域非线性拉伸,从而得到增强后的异形纤维图像.对增强后的异形纤维图像进行Otsu二值化处理,其结果表明该算法能够得到准确完整的异形纤维轮廓.

基于三维CT图像的骨表面检测算法

为了更好地获取三维CT图像中的骨表面,本文利用轮廓跟踪的思想提出了一种三维骨表面检测算法。该算法首先通过三维轮廓跟踪方法找出初始的三维表面轮廓,然后利用一阶导数的方法对滤波去噪后的图像中的初始表面体素计算法线方向;为了保证该法线方向的足够精确,本文提出了一种预估-校正的方案,来对之前计算出的法线方向进行修正,从而得出一个更精确的法线方向;最后,利用此法线方向建立一维信号、进行边缘检测。实验结果表明本文算法有效地增强了轮廓跟踪算法的抗噪性,也较好地提取出完整的骨表面。

一种轮廓平滑图像超分辨率算法

由于图像轮廓突变的不连续性,图像的超分辨率会使轮廓出现锯齿或光环,为了减弱轮廓锯齿或光环效应,利用方向滤波来获取图像轮廓各方向的局部信息。在训练库中,将方向信息和高分辨率图像作为先验知识以获取平滑的轮廓。对每一个像素点通过计算此点和邻域小块的相关系数或相似度,运用最近邻查找算法的全局搜索匹配得到相应的高分辨率图像的像素点,产生高分辨率图像的估计,通过优化得到最后的超分辨率图像。

一种基于轮廓的雕刻灰度图光顺方法

针对现有光顺算法在去除噪声的同时不能很好地保护好边缘拐角等细节信息的不足,提出了基于灰度图轮廓提取的磨光光顺算法,其采用改进的Laplace算子并经过预处理后对灰度图边缘进行提取,通过轮廓追踪获得图像边缘信息,然后只对非轮廓非细节部分进行光顺。试验结果表明,该方法降低了光顺算法的盲目性,有效地保留了原有数据的细节信息。