轮廓特征

摘要： 针对人工进行珍珠形状分拣效率低、精度不稳定等问题,提出基于机器视觉的珍珠形状检测方法;采用背光成像方式消除珍珠表面纹理和光泽的影响,对获取的珍珠图像进行同态滤波等预处理算法,提高图像对比度;为了解决相互接触珍珠影响珍珠轮廓提取的问题,采用分水岭算法对珍珠图像进行分割,得到了独立存在的珍珠个体,再通过连通域标记、质心算法对珍珠进行定位;根据国家标准对珍珠形状的规定,基于珍珠图像信息建立珍珠形状参数模型,对珍珠形状进行量化;实验结果表明,不同形状的珍珠样本的检测误差为0.63%,形状统计精度为100%,算法耗时24 ms;该方法可准确高效地对珍珠进行分拣分级,具有一定的实用价值。

摘要： 本实验利用计算机图形学开展科学实验,抽取两组样本,获取数据进行分析,对植物果实轮廓特征进行差异性检验,以验证对样本数据存在差异的假设。让学生体验如何利用计算机解决这一类生活中的实际问题。

摘要： 针对卧床病人姿态异常情况下进行远程操作易造成二次伤害的问题,提出一种远程监护场景下卧床病人异常姿态自动识别方法.结合场景信息以Mask RCNN为基础改进RPN锚框参数以及ROI Align层的特征选择,利用改进的MaskRCNN+ MROI Align算法提取目标轮廓特征;以质心距离与区域重叠率为指标构建一种特征加权差值判别法对场景中的人员进行区分;依据人员区分的结果,设计基于对应点的轮廓比较算法实现远程监护场景下卧床病人异常姿态识别.实验验证分析结果表明,采用所提方法能够很好地完成卧床病人异常姿态检测,在监控摄像头固定在床尾上方位置时远程监护卧床病人异常姿态检测效果最好.

摘要： 针对汽车玻璃角窗生产线上轮廓、材质与厚度相近似的汽车玻璃容易产生混淆的问题,提出融合轮廓特征与颜色特征的汽车玻璃混线检测算法.通过改进的几何矩匹配算法实现汽车玻璃的轮廓检测;利用色彩特征实现汽车玻璃的材质与厚度的检测,结合轮廓特征与色彩特征实现了汽车玻璃的混线检测.实验证明,提出的混线检测算法有效提高了汽车玻璃混线检测的准确率,有利于提升汽车玻璃检测的自动化水平.

摘要： 针对人工进行珍珠形状分拣效率低、精度不稳定等问题,提出基于机器视觉的珍珠形状检测方法.采用背光成像方式消除珍珠表面纹理和光泽的影响,对获取的珍珠图像进行同态滤波等预处理,提高图像对比度.为了解决相互接触珍珠影响珍珠轮廓提取的问题,采用分水岭算法对珍珠图像进行分割,得到独立存在的珍珠个体,再通过连通域标记、质心算法对珍珠进行定位.根据国家标准对珍珠形状的规定,基于珍珠图像信息建立珍珠形状参数模型,对珍珠形状进行量化.实验结果表明,不同形状的珍珠样本的检测误差为0.63％,形状统计精度为100％,算法耗时24 ms.

摘要： 作为飞机结构件重要组成部分,轮廓特征包含大量复杂曲面,且与工艺凸台等干涉物相连接,使得轮廓特征编程需综合考虑复杂曲面及干涉物信息,在自动编程模式下,轮廓特征编程仍严重依赖人工经验,其编程周期占结构件编程周期的40％以上,严重影响了结构件编程效率.针对该问题,提出了一种综合考虑复杂曲面及干涉物信息的轮廓特征加工自动分区方法,基于相邻轮廓面连接边属性及凸边约束原则对轮廓面进行初分区,依据干涉物信息构建虚拟边界,并基于虚拟边界对轮廓面初分区结果进行横向和纵向加工区域划分,通过对划分区域进行合并得到轮廓特征加工分区结果.根据提出的方法开发了飞机结构件轮廓特征加工自动分区系统,经过多项典型飞机结构件测试,该方法稳定可靠,可为轮廓特征加工程序编制提供支撑.

摘要： 为了从复杂无人机航拍图像中快速有效地检测与提取出电力线,基于电力线特征,提出一种复杂地物背景下的电力线识别算法.采用改进的Ratio算子并结合基于轮廓特征的背景去噪算法完成电力线的边缘检测,利用基于Hough变换的直线动态编组拟合与筛选算法进行边缘提取,最终识别出完整的电力线.实验结果表明,所提算法可有效排除噪声干扰,在多种航拍场景下的识别准确率达96.37％以上,识别精度与时效性比常见的同类算法均有明显的提升,具有较好的电力巡线应用价值.

摘要： 通过高分辨率遥感图像频谱能量特征分析,提出了一种基于频谱空间的城市道路绿地轮廓特征检测方法.首先对遥感图像进行傅里叶变换,分析频谱能量分布曲线,确定道路绿地轮廓的方向和截止频率,设计Gabor滤波器提取绿地轮廓特征;然后利用低通滤波获取道路中心线,根据道路中心线的缓冲区对绿地轮廓进行定位,得到道路绿地轮廓特征.结果表明,基于图像频谱特征分析的方法,使滤波器参数的设计更加精确,可有效实现高分辨率遥感图像城市道路绿地轮廓特征提取.

摘要： 针对目前电解电容检测方法定位偏移较大、对噪声较为敏感,且极性判断准确性较差等问题,提出了一种基于轮廓特征与滑动窗口平滑度的电解电容检测方法,通过计算轮廓近似圆形状描述子与轮廓逼近折线角度的连续性特征,并结合广义霍夫变换圆检测来定位电解电容内圆.依据滑动窗口法计算电容圆环区域窗口平滑度,并对特征窗口累加计数来判断极性方向,最终实现电解电容检测.实验结果表明,该方法具有较高的准确率,能够适应电路板在线检测对时间的要求,并且对于电容形状不规则、有文字干扰以及噪声较多等情况具有良好的鲁棒性.

摘要： 随着算法和硬件水平的不断提高,智能交通在现代城市中的应用越来越广泛,它不但极大地减轻了交警方面的负担,更为智能交通网络的建立提供了可能.轨迹跟踪是智能交通多方面应用的基础,本文提出一种基于车牌颜色和轮廓特征的视频车辆光流算法,对200万像素视频进行处理,单帧处理时间在20ms以内,跟踪正确率在90％以上,在效率和准确性方面均能够满足目前场景应用.

摘要： 在基于人体形状运动信息分析人体行为时,通常忽略了人体轮廓时空变化中的非线性信息.针对这一问题,本文提出了一种基于核主成分和人体轮廓特征的运动人体行为分析方法.通过运动目标检测算法获取视频图像中的运动人体轮廓信息,再将人体运动轮廓转换成一维距离向量,并利用离散余弦变换对一维距离向量进行去噪和归一化处理,生成人体行为运动形状样本向量,同时采用核函数特征空间变换来提取低维人体行为特征.最后利用基于特征空间的归一化欧式距离的最近邻对行为训练和识别.实验结果表明,本文算法具有较为理想的识别效果,并且拥有较低的计算代价.

摘要： 高分辨率SAR图像目标识别研究是当前SAR应用的热点和难点内容。矩特征是目标识别的常用特征，其中MSA(Multi-scale Self-ConvelutionAffine)不变矩特征在传统矩特征优点的基础上，还可有效的描述目标的仿射变化情况。针对一般情况下SAR目标获取成本高，样本集数量少的情况，本文利用ISAR飞机数据集，首先提取目标的llSA不变矩特征和轮廓特征，然后利用可有效的解决小样本学习问题的支撑向量机(SVM)方法进行分类和识别实验，实验结果证明该方法可达到9096以上的识别率。

摘要： 基于ABAQUS平台,建立了三层U形不锈钢波纹管液压胀形及回弹有限元模型.分析了波纹管胀形过程中的应力应变、壁厚分布和轮廓特征.发现:各层管坯等效应力和等效塑性应变值不同,内层的等效应力应变大于中层及外层.波峰位置壁厚减薄最严重,从波峰到波谷减薄逐渐减小,波纹管直线端壁厚基本不变.波纹管胀形后各层壁厚减薄不同,内层壁厚减薄率稍大于中层和外层.卸载后波纹管发生回弹,波峰高度降低,波厚增大,长度伸长.

摘要： 针对平滑区域的目标移除篡改场景,提出了一种新的基于轮廓特征增强的篡改检测算法.首先对待检测图像进行"滑窗式"分块,逐块进行二值化轮廓特征提取,然后对提取的轮廓序列进行字典排序,最后通过对轮廓序列进行匹配,实现了篡改区域的正确标注.经实验验证,该算法有效的解决了平滑区域篡改痕迹检测问题,并且在篡改图像经历较低品质的JPEG压缩后仍有较强的匹配能力.

摘要： 基于ABAQUS平台,建立了单层和双层U形不锈钢波纹管液压胀形及回弹有限元模型.对比分析了单层和双层波纹管胀形过程中的壁厚分布和轮廓特征.发现:(1)单层波纹管壁厚减薄率大于双层波纹管;双层波纹管内层壁厚减薄率大于外层,从波峰到波谷差别逐渐减小.(2)波纹管回弹后波厚增大,波高减小,波距不变,波厚比波高变化大.双层波纹管回弹后的尺寸变化大于单层管.

摘要： 运用工业CT技术对零件的反求或测量是工业CT技术应用研究的热点之一.其中,工业CT图像的矢量化方法,是精确获得零件结构和尺寸信息的关键.为精确地识别轮廓特征,还原轮廓几何信息,提出了一种基于轮廓曲率的轮廓分段特征识别算法.首先通过计算轮廓点曲率提取出轮廓的曲率局部极值大点,并对轮廓的直线特征进行粗提取.经过直线特征粗提取后剩下的轮廓片段将依据局部极大值点进行轮廓段细分,并判断每个细分轮廓段的曲线特征,完成最终的直线和圆弧识别和矢量化.测试试验表明,该方法能够精确识别工业CT图像中的直线和圆弧特征,经矢量化后能获得直线和圆弧的尺寸参数.

摘要： 多传感器图像融合是一种重要的智能图像处理技术。本文针对像素层多传感器图像融合的缺点,提出一种新的基于特征的多传感器图像融合算法。算法以一个传感器的轮廓特征为输入,通过从另一个传感器提取相关程度高的轮廓来进行融合,从而得到完整的目标轮廓,并分割图像,实现目标检测。由于融合对象为轮廓信息,因而该算法具有融合处理的数据量小,实时性好,目标检测准确性高等特点,且检测目标的自动化程度高。对于红外和可见光图像的融合分割结果表明了该算法的有效性。

摘要： 由于单一特征只能表达图像的部分内容,本文提出了一种新的彩色图像检索方法.该算法在提取颜色特征方面,首先将图像进行分块以获得空间分布信息,为了充分利用RGB颜色模型及HSV颜色模型的优点,分别在两种不同的颜色模型中提取相应的特征向量,将两种颜色空间中的特征向量结合在一起就形成本文的颜色特征向量,在纹理特征方面,结合小波变换及轮廓波变换的优点,将图像进行非下采样轮廓平稳小波变换(NWCT),然后分别计算各子带在各个方向上系数的均值与方差作为纹理特征向量,最后采用加权欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,相对于其他检索方法,该方法平均检索精度有了一定的提高,取得了较好的检索结果.

摘要： 由于单一特征只能表达图像的部分内容,本文提出了一种新的彩色图像检索方法.该算法在提取颜色特征方面,首先将图像进行分块以获得空间分布信息,为了充分利用RGB颜色模型及HSV颜色模型的优点,分别在两种不同的颜色模型中提取相应的特征向量,将两种颜色空间中的特征向量结合在一起就形成本文的颜色特征向量,在纹理特征方面,结合小波变换及轮廓波变换的优点,将图像进行非下采样轮廓平稳小波变换(NWCT),然后分别计算各子带在各个方向上系数的均值与方差作为纹理特征向量,最后采用加权欧氏距离作为图像的相似度进行检索.实验结果表明,相对于其他检索方法,该方法平均检索精度有了一定的提高,取得了较好的检索结果.

摘要： 本发明公开了一种基于轮廓主成分分析特征提取的二维轮廓排样方法，该方法首先将排样母材轮廓进行离散，然后对排样母材轮廓读取处理并进行主成分分析，得到母材待排样区的第一主成分和第二主成分；然后提取待排样轮廓的所有凸特征，再用主成分分析法对轮廓的这些凸特征进行主成分提取及表达；然后将所有主成分单位化，并相应将特征值比例赋予主成分权重，得到反映真实轮廓凸特征的主成分；然后分别计算待排样区域和待排样轮廓凸特征第一主成分，第二主成分的比值，选择第一主成分比值以及第二主成分比值相近的作为排样方案，最终完成二维轮廓的排样。本发明算法实现简单，不需要传统方法的分度旋转靠接即可找出对应的最优排样方案，而且排样精确，填充率高，排样效率高。

摘要： 本发明公开了一种基于亮度特征和轮廓完整性的轮廓提取方法，属于计算机视觉和模式识别的交叉邻域，意在从复杂的环境背景中将物体的轮廓完整的提取出来。本发明包括最大能量响应图的求取步骤、亮度特征调制的非经典感受野抑制步骤、物体轮廓的提取和基于概率模型的高低自适应阈值等后处理步骤、基于轮廓完整性的最近邻朝向一致性连接断裂轮廓的处理步骤。本发明利用Gabor滤波器模拟人类简单细胞经典感受野的响应，得到最大的Gabor能量响应图；利用图像的亮度特征抑制最大Gabor能量响应图，剔除纹理等非目标轮廓；对得到的目标轮廓进行基于概率模型的高低自适应阈值等后处理步骤；基于轮廓完整性的最近邻朝向一致性连接轮廓的断裂点；可以很好的提取目标物的轮廓，处理后得到完整性连接的轮廓图。

摘要： 本发明公开了一种基于轮廓主成分分析特征提取的二维轮廓排样方法，该方法首先将排样母材轮廓进行离散，然后对排样母材轮廓读取处理并进行主成分分析，得到母材待排样区的第一主成分和第二主成分；然后提取待排样轮廓的所有凸特征，再用主成分分析法对轮廓的这些凸特征进行主成分提取及表达；然后将所有主成分单位化，并相应将特征值比例赋予主成分权重，得到反映真实轮廓凸特征的主成分；然后分别计算待排样区域和待排样轮廓凸特征第一主成分，第二主成分的比值，选择第一主成分比值以及第二主成分比值相近的作为排样方案，最终完成二维轮廓的排样。本发明算法实现简单，不需要传统方法的分度旋转靠接即可找出对应的最优排样方案，而且排样精确，填充率高，排样效率高。

摘要： 本发明公开了一种基于轮廓骨架特征的二维轮廓排样方法，其内容包括：根据最左最下原则将排样母材离散成排样优选点；在离散排样优选点中选择初始排样点；读入排样轮廓，对排样轮廓凸特征进行提取；采用中轴变换的方法计算排样轮廓的骨架线并确定骨架线端点指向；根据骨架线端点指向对排样轮廓进行旋转，每旋转一次得到一个新的排样姿态，确定3个靠接姿态；判断所有的靠接姿态是否有合适的排样点，如果有则将轮廓沿重力方向进行靠接；选择轮廓重心最低的排样姿态作为当前轮廓的最终排样姿态。本发明排样填充率高，排样效率高。

摘要： 本发明公开了一种基于亮度特征和轮廓完整性的轮廓提取方法，属于计算机视觉和模式识别的交叉邻域，意在从复杂的环境背景中将物体的轮廓完整的提取出来。本发明包括最大能量响应图的求取步骤、亮度特征调制的非经典感受野抑制步骤、物体轮廓的提取和基于概率模型的高低自适应阈值等后处理步骤、基于轮廓完整性的最近邻朝向一致性连接断裂轮廓的处理步骤。本发明利用Gabor滤波器模拟人类简单细胞经典感受野的响应，得到最大的Gabor能量响应图；利用图像的亮度特征抑制最大Gabor能量响应图，剔除纹理等非目标轮廓；对得到的目标轮廓进行基于概率模型的高低自适应阈值等后处理步骤；基于轮廓完整性的最近邻朝向一致性连接轮廓的断裂点；可以很好的提取目标物的轮廓，处理后得到完整性连接的轮廓图。

摘要： 本发明提供了在位于衬底上方但位于聚合物硬掩模下方的介电层中蚀刻特征的方法。衬底被置于等离子体加工室中。掩模特征被蚀刻到聚合物硬掩模中，并且非故意性地形成了颈部。在介电层蚀刻过程之前进行的等离子体处理过程可以选择性地蚀刻掉颈部。结果，在聚合物硬掩模中形成了无颈部的特征。通过所述无颈部聚合物硬掩模蚀刻到所述下面介电层中的特征具有直的轮廓。

摘要： 本发明提供了一种融合影像特征与密集匹配点云特征的建筑物轮廓提取方法，所述建筑物轮廓提取方法包括：步骤1，从航空影像中生成三维密集图像匹配(DIM)点云和正射影像；步骤2，融合所述DIM点云和所述航空影像进行单体建筑物掩膜的检测；步骤3，基于线匹配的粗糙建筑物轮廓线检测；步骤4，通过融合匹配线和粗糙建筑物掩膜的轮廓线对建筑物边界规则化。本发明能够提高地物分类的精度；能够提高检测精度；能够生成规则化的建筑物轮廓线。

摘要： 本发明提供了一种基于点特征和轮廓特征融合的图像匹配定位方法，点特征检测之后，计算分割阈值，将图像二值化，通过轮廓边缘点查找后，轮廓近似拟合，使得点特征和轮廓特征融合，进行特征描述和特征匹配，通过映射矩阵点筛选，计算映射矩阵和匹配位置，将实时图中心坐标映射到基准图上，并根据飞行平台姿态信息补偿得到飞行平台当前地理位置信息。本发明点特征具有内在轮廓约束，通过轮廓特征能够快速有效的剔除误匹配点，避免了单一用点特征匹配带来的误匹配问题，提高了匹配正确性，通过点特征和轮廓特征融合实现了飞行平台拍摄实时图和卫星遥感图像基准图的异源图像匹配定位，相对于目前的匹配算法具有较高的正确性。

摘要： 本发明提出一种利用轮廓特征和色彩特征检测汽车玻璃混线的方法及系统，其在采集汽车玻璃的图像信息后，首先利用轮廓检测剔除外形非本批次的汽车玻璃，然后再利用色彩检测剔除材质、厚度与本批次不一致的汽车玻璃；所述轮廓检测采用结合几何矩和面积特征的轮廓匹配算法；所述色彩检测采用结合欧氏距离和色彩特征的汽车玻璃材质和厚度检测算法。其利用轮廓特征辨别外形的不同，利用色彩特征辨别材质和厚度的不同，来判断当前产线上的汽车玻璃是否符合排产的规格要求，从而实现汽车玻璃的混线检测。

摘要： 本发明提供了一种基于点特征和轮廓特征融合的图像匹配定位方法，点特征检测之后，计算分割阈值，将图像二值化，通过轮廓边缘点查找后，轮廓近似拟合，使得点特征和轮廓特征融合，进行特征描述和特征匹配，通过映射矩阵点筛选，计算映射矩阵和匹配位置，将实时图中心坐标映射到基准图上，并根据飞行平台姿态信息补偿得到飞行平台当前地理位置信息。本发明点特征具有内在轮廓约束，通过轮廓特征能够快速有效的剔除误匹配点，避免了单一用点特征匹配带来的误匹配问题，提高了匹配正确性，通过点特征和轮廓特征融合实现了飞行平台拍摄实时图和卫星遥感图像基准图的异源图像匹配定位，相对于目前的匹配算法具有较高的正确性。