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LSD聚类拟合与KF的轨道检测算法

针对传统无人机巡检中视觉轨道识别的识别效率低、精度差的问题,提出了一种基于LSD的约束聚类拟合与卡尔曼滤波相结合的轨道线检测算法。首先针对由于镜头视角造成的视角畸变,采用IPM算法矫正,并通过LSD算法检测出轨道轮廓,在轨道间距约束将LSD检测结果进行聚类并进行最小二乘拟合得到轨道直线。然后根据轨道几何特征和无人机动力学特性建立数学模型,并结合卡尔曼滤波器对轨道坐标信息进行跟踪估计,以保证算法的稳定性和鲁棒性。采用无人机采集多个场景的轨道图像作为测试样本,对检测算法与其他算法进行对比实验。实验结果表明,本文轨道识别算法优于其他算法,其轨道准确识别率达到92.49%,识别速率达到23frame/s,满足轨道检测的稳定性和实时性要求。

基于直线段检测和LT描述符的矿井图像线特征匹配算法

图像匹配是同步定位与地图构建(SLAM)技术中极为重要的一环,用于根据图像之间的变换关系确定相机位姿。基于线特征的图像匹配方法具有较强的鲁棒性和抗噪能力,更加适用于井下图像匹配,基于深度学习的线描述符对线段遮挡等场景具有较高的鲁棒性,性能优于传统描述符,但卷积神经网络架构的描述符将可变长度线段抽象为固定维进行描述,不利于线段长度及视差变化较大图像的匹配。针对上述问题,提出一种基于直线段检测和线描述符的矿井图像线特征匹配算法。在频域利用单参数同态滤波降低图像的照射分量,并增强反射分量,提升亮度及对比度;在YUV空间利用对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)算法对亮度分量进行均衡,使亮度分布更加均匀;变换至RGB空间提取直线段检测(LSD)线,引入一种基于Transformer架构的LT描述符构建LSD线的特征向量,最后完成线特征匹配。实验结果表明:该算法结合了同态滤波和CLAHE算法的优点,增强后图像的亮度适中,对比度良好,灰度分布均匀,增强效果优于单参数同态滤波算法、EnlightenGAN算法;该算法提取的线特征数较原图平均提升了32.92%,在不同相似纹理占比、不同程度旋转与平移变化的井下图像匹配中鲁棒性好,平均正确匹配数为61.75对,平均精度为86.83%,优于线二进制描述符(LBD)算法、LBD_NNDR算法、LT算法,能够满足矿井图像稳健匹配的需求。

基于改进LSD直线检测算法的钢轨表面边界提取

针对传统LSD直线检测算法容易丢失图像细节,造成提取直线不连续等不足,提出一种基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法。利用Canny算法提取边缘图像,基于边缘图像采用LSD直线检测算法进行直线提取;考虑到Canny边缘检测中使用高斯滤波,在降噪的同时会模糊图像边缘,而双边滤波对于图像边缘有较好的保护作用,采用双边滤波代替Canny边缘检测中的高斯滤波进行边缘图像提取。同时,将基于双边滤波改进Canny提取边缘图像的LSD直线检测算法应用到钢轨表面边界提取中。实验结果表明,改进LSD直线检测算法对钢轨表面边界直线提取效果较佳,相关评价指标得到较大提升,正常钢轨图像和锈迹钢轨图像的峰值信噪比分别提升6.49%和13.58%,为后续钢轨表面缺陷识别奠定了基础,具有一定的实用价值。

基于EDLines的遥感影像直线快速提取方法研究

随着现代科学技术的发展,大数据已经成为这个时代的标志。因此快速、准确地采集图像数据变得十分重要。本文研究的是实时线段检测算法EDLines,首先通过实验对比分析及所给公式,可以获得梯度幅度和方向、线验证参数、梯度阈值、锚点阈值和扫描间隔参数值,基于所获得的参数值,在处理不同类型图像时不需要改变其参数就能获取准确的结果,然后对所研究的算法EDLines与现今已知运行较快的直线提取算法进行对比分析,得到本文所研究的EDLines算法相比较其他直线提取算法都具有最优性。最后,根据本文研究的EDLines算法对遥感影像进行直线提取,获得清晰且假阳性较少的直线提取图像。超高的精度和计算速度使实时计算机视觉和图像处理的应用迈出了崭新的一步。

应用LSD和聚类的海天/岸岛线检测算法

红外图像舰船目标检测中,目标通常位于海天/岸岛线附近,预先检测出海天/岸岛线,确定舰船目标的潜在区域,可减少目标检测过程中的搜索范围,降低数据处理量,提高检测速度。针对传统的海天/岸岛线检测算法对不同背景图像适应性差的问题,分析了海天/岸岛线特征,提出了应用LSD线段检测算法和聚类的海天/岸岛线检测算法。首先通过LSD线段检测算法获取图像中局部直线轮廓,然后通过K-均值聚类获取潜在海天/岸岛线区域,最后通过分析潜在海天/岸岛线区域纹理特征确定真实的海天/岸岛线位置。实验结果表明,该方法对多种背景下海天/岸岛线检测适应性强,检测精度高。

Rail Detection Based on LSD and the Least Square Curve Fitting

It is necessary to rely on the rail gauge to determine whether the object beside the track will affect train operation safety or not.A convenient and fast method based on line segment detector(LSD)and the least square curve fitting to identify the rail in the image is proposed in this paper.The image in front of the train can be obtained through the camera on-board.After preprocessing,it will be divided equally along the longitudinal axis.Utilizing the characteristics of the LSD algorithm,the edges are approximated into multiple line segments.After screening the terminals of the line segments,it can generate the mathematical model of the rail in the image based on the least square.Experiments show that the algorithm in this paper can fit the rail curve accurately and has good applicability and robustness.

基于多尺度多分辨率的直线段检测算法

在点线特征结合的同步定位与地图构建(SLAM)系统中,针对直线段检测(LSD)算法易受光照、角度等因素的影响且造成提取直线段过度分割等问题,提出一种基于多尺度、多分辨率的LSD(MMLSD)算法。首先,在对图像处理前,引入图像分辨率阈值判断图像的初步分类;其次,对预处理后的图像进行多尺度多分辨率处理,形成多尺度图像空间或者图像金字塔;然后,在线段合并阶段,对金字塔各层提取的直线段进行由粗至精的线段替代合并;最终,输出提取线段结果。实验结果表明:改进后的算法有效地克服了线段的过度分割现象,同时对低对比度的环境具有良好的鲁棒性。相比LSD算法,所提算法直线检测的平均精度提升13.1%。

基于直线检测的棋盘格角点自动提取

针对现有棋盘格角点自动提取算法鲁棒性不足的缺点,提出了使用直线检测算法(LSD)来进行角点的自动提取。首先,使用LSD算法对标定图像进行处理,得出包含棋盘格子边缘的所有直线,并分别对所得直线的长度和角度进行伪排序以去除伪格子边缘。然后,对剩余直线的边缘端点进行近邻合并,得到角点的初始坐标并进行亚像素优化。最后,使用能量法对角点进行棋盘格结构复原与排序。实验结果显示:该方法可以正确提取含有阴影和噪声的玻璃材质标定板图像中的角点。与改进的Harris方法的角点坐标提取精度对比试验得到其最大偏差小于0.2pixel,平均偏差小于0.15pixel,表明该方法具有较高的鲁棒性且定位精度与改进的Harris方法相当,可用于工程实际中环境光源变化较大的场合。

基于改进线段分割检测的电线杆遮挡检测算法

针对监控视频中的电线杆遮挡问题,提出一种改进的线段分割检测(LSD)算法。将RGB图像进行双边滤波,并将滤波后的图像转换到HSV空间,在HSV彩色空间内利用矢量求导方法计算彩色图像的梯度和方向,利用LSD算法实现图像直线的提取。对直线进行合并得到矩形区域,采用矩形区域在H和S分量的标准差之积和结构相似度确定候选区域,通过合并候选区域完成电线杆检测。实验结果证明,提出算法的准确率可达到89.40%,能够有效并且准确地检测出电线杆遮挡。

侧扫声呐图像特征提取改进方法

由于侧扫声呐图像对于研究海底状况有着重要的作用,因此常采用点特征和线特征提取来分析声呐图像的特点。其中点特征提取分析采用尺度不变特征变换(SIFT)算法,直线特征提取采用Hough变换和线段检测(LSD)算法。文中针对Hough变换在提取直线特征时因基本空间转换方式存在不足而使得提取的线特征不理想的问题,提出了一种效果更好的空间转换方式,该方法需要建立2个图像边缘掩码矩阵,一个保持原状用于寻找直线特征,另一个根据边缘点转化情况相应减少对应边缘点,这种方法的设计可以保证属于直线的特征点都能参与到直线特征的形成中;针对LSD算法中检测到的直线特征会因相交而出现断裂的问题,设计了一种断裂线特征拟合方法,利用角度、位置等条件将被判定为断裂的直线特征进行拟合,减少因直线特征断裂造成直线过短过多的问题,然后通过长度阈值筛选出合适的直线特征。通过优化前后的方法对侧扫声呐图像进行直线特征提取验证,证明了所改进的Hough变换可以更好地提取到线特征,而优化后的LSD算法也减小了线特征断裂的影响。同时对于待处理的声呐图像,点特征提取数量较多,不能很好地体现图像内容特点,而改进之后的线特征可以提取出图像内容的轮廓,信息丰富,能更好地表现了图像的内容。以上改进方法可为有关线特征提取研究提供参考。

基于机器视觉的转辙机缺口检测方法研究

针对现有转辙机缺口检测方法所存在的问题,本文介绍了一种基于机器视觉技术的转辙机缺口检测基本方法及其原理和步骤。文章详细论述了LSD算法的工作原理,同时本文作者对该算法做出了改进。最后将改进的LSD算法应用在转辙机缺口检测当中,结果表明该检测算法具有良好的稳定性和快速性,并且能够很好的解决转辙机缺口检测的问题。

基于线段检测技术的荧光磁粉裂纹提取方法

荧光磁粉探伤技术在现阶段工业检测领域应用广泛,而对工件裂纹提取方法成为了掣肘荧光磁粉探伤技术发展的一个重要难题。文章提出了一种基于LSD线段检测技术的裂纹区域提取方法。利用梯度方向作为提取的目标图像的主要参量,从而有效地抑制裂纹周围亮度相同的噪点对目标区域干扰。实验结果表明,该方法能够迅速有效地提取出裂纹图像,并有较强的鲁棒性。

基于直线检测的车间地标线识别与拟合

为满足现阶段车间内无人驾驶车辆以及车辆自动导引时对车道线的识别速度和检测准确率的要求,课题组提出了一种结合LSD(line segment detect)直线检测以及ANN(artificial neural network)颜色判定神经网络的特定颜色车道线识别与拟合方法。实验表明:与传统的LSD直线检测相比,该方法在识别速度显著提升的同时,能够适应不同的检测环境,提升检测的准确率。

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。

基于边框及亮度特征的人脸反欺骗研究

针对人脸识别中非活体检测的需求,提出一种基于人脸的背景边框及亮度特征的非活体人脸识别方法。该方法首先利用深度学习算法提取人像脸部位置,然后利用Line Segment Detector算法提取矩形轮廓,最后根据矩形轮廓中的人像的光亮特征与该时间段场景的光亮特征是否匹配来判断是否是非活体。结果表明:该方法能够能有效避免光线、噪声等不良因素带来的非活体误检与漏检,准确、快速地检测出身份证、打印照片等非活体人脸,有效地防止了常见的非活体欺骗。

基于图像分割的线段检测方法

介绍了线段检测技术的研究背景及发展历程,按照检测原理的不同,对线段识别方法进行了分类综述,主要介绍了基于Hough变换的线段检测方法、Burns边缘检测算法、端点扩张线段检测法、LSD线段检测法.通过对各种检测方法的阐述、分析和比较,总结了线段检测技术的理论缘由和应用特点,并提出了影响线段检测技术的几个因素,展望了线段检测技术今后的发展方向.