边缘特征

摘要： 针对基于双目视觉的室外大规模地图构建计算时间长、实时性不足、设备要求高等问题,以及无人系统有限的搭载能力和计算力对设备轻便性、计算效率需求的不断提高,文中提出一种深度网络和边缘检测融合的大规模三维单目视觉建图方法。首先,针对单目深度值和位姿的计算问题,以SC-SfMLearner方法为基础,利用端对端的深度网络直接从单目中获取单目图像对应的深度值和位姿;其次,针对单目图像边缘检测中可能存在的边缘特征不明显等问题,通过高斯滤波平滑原始图,利用Canny算子对环境物体边缘特征进行提取,总和高斯加权二值化得到边缘特征图,实现边缘特征的优化;最后,融合特征的深度值和位姿信息,以八叉树为数据结构构建场景地图。实验结果表明,文中方法对KITTI数据集进行地图构建可得到可靠的八叉树地图,与未进行边缘检测相比,效率提高50%。该算法可行、有效,能够满足无人系统室外应用中对三维地图实时构建的要求。

摘要： 利用卷积神经网络从遥感影像中提取水体时,水体对象边缘像素的特征与内部像素的特征之间往往存在较大差异,导致提取结果中边界模糊、内部像素与边缘像素的提取精度差异较大,影响了整体精度的提高。针对如何从高分辨率遥感影像中进行水体高精度、自动化提取的问题,文章首先以高分辨率遥感图像为基础,利用边缘提取算法生成边缘图像,然后以高分辨率遥感图像和边缘图像作为输入,建立了语义特征和边缘特征融合的高分辨率遥感图像水体提取模型(Semantic Feature and Edge Feature Fusion Network,SEF-Net),用于从高分辨率遥感图像中提取水体对象。实验结果表明,SEF-Net模型在3个数据集中的召回率(91.97%、92.07%、93.97%),精确率(91.12%、98.37%、97.88%),准确率(89.56%、95.07%、94.06%)和F1分数(91.54%、95.12%、95.88%)均优于对比模型,说明SEF-Net模型从高分辨率遥感图像中提取水体时,具有更高的精度和泛化能力。

摘要： 为解决测量曲轴端面螺纹孔操作繁琐、精度差及效率低等问题,以型号YC4W75曲轴为例,提出1种基于引导滤波与神经网络算法的螺纹孔检测方法。首先,将实时采集到的图像,利用引导滤波和形态学对图像进行预处理,消除表面噪声、花纹等影响,提取曲轴端面内螺纹小径的边缘特征,然后,结合RANSAC算法,利用Pytorch创建神经网络模型,对提取圆进行拟合,获取曲轴端面内螺纹小径的大小以及圆心间的距离。通过测试结果表明,内螺纹小径的误差在0.070 mm以内,各个螺纹孔与中心孔误差在0.200 mm以内,测量精度高、操作简单,满足工业现场精度要求,实现了曲轴端面螺纹孔位置信息的自动测量。

摘要： 边缘特征是图像的关键特征之一,因此准确地进行边缘检测对于图像识别、计算机视觉、视频监控等领域应用具有十分重要的意义。本文选择Canny、Roberts、Sobel、Prewitt等四种常见的图像边缘检测方法进行了研究,并基于美国加州大学伯克利分校计算机视觉组提供的BSDS500数据集进行了性能比较和分析。实验结果表明,采用默认参数条件下Canny方法具有较好的识别效果,而Roberts方法边缘检测算法相对较差。

摘要： 图像边缘的质量对图像的视觉效果起着至关重要的作用,而现有图像放大方法保持图像边缘的作用不明显.因此,提出一种构造有理多项式曲面对图像拟合的图像放大方法.首先,对每个像素,以图像边缘为约束,构造能较好保持图像边缘特征的局部拟合二次多项式曲面片.然后,根据每个曲面片对邻近图像的逼近精度构造有理权函数,每个正方形网格上由4张二次多项式曲面片加权组合生成有理多项式曲面片,所有有理多项式曲面片拼合起来形成整体曲面.整体曲面在图像边缘处的误差较大,因此构造误差曲面对整体曲面进行修正,以提高整体曲面的精度和保边缘特征能力.文中方法与其他7种方法相比的实验结果表明,对于4组常用的比较图像集,其生成的放大图像在set5,set14和Urban100图像集的平均PSNR和SSIM值是最高的,而在BSD100图像集的平均PSNR和SSIM值是次高的;对用于比较边缘保持效果的3幅图像,其边缘保持能力都最好,因此视觉效果最好;另外,该方法的复杂度和速度和Bicubic属于相同的数量级,适用于实时图像放大处理,比其余6种方法的速度明显更快.

摘要： 由于热图像存在无颜色信息,边缘模糊,细节信息较弱等问题,较难获得高质量的图像分割效果.为解决这个问题,在编码-解码(encode-decode)架构的基础上,本文增加了多级像素空间注意模块(multi-level pixel spatial attention module,MPAM)、边缘提取模块(edge extraction module,EEM)和小目标提取模块(tiny target extraction module,TTM).其中,MPAM能使网络充分保留细节的同时捕捉到语义信息,EEM和TTM分别提取具有语义信息的边缘和小目标等细节特征.为提高各类别边缘相交区域像素点和小目标物体的预测精度,设计了专门的损失函数对已获得的边缘和小目标特征进行监督训练,提高各类别边缘相交区域像素点和小目标物体的预测精度.将该方法分别应用于课题组构建的热图像数据集SCUT_SEG、公开的热图像数据集SODA和合成热红外数据集Cityscpae,实验结果表明:本文方法比FCN、PSPNet、Deeplabv3+、MCNet、EC-CNN等5种网络分割算法效果略好,性能提升约2.2个百分点.

摘要： 针对多目标工件快速分拣的需求,提出一种改进的边缘特征模板匹配算法。首先,采取图像金字塔搜索策略提高实时性;其次,在金字塔顶层用Linemod-2D的快速查表法进行所有旋转模板的全局粗匹配;再次,采用双阈值最大类间方差法获取自适应梯度幅值阈值,以此来筛选顶层中参与相似性度量的梯度方向;最后,精匹配的过程交由传统边缘特征模板匹配来完成。实验结果表明,改进算法比传统边缘特征模板匹配算法快了5倍,解决了传统算法搜寻多旋转位姿多目标耗时较长的问题,并且保持着传统算法的准确性和稳定性,可有效提高多目标工件分拣效率。

摘要： 现代智能装配环境对装配指引的要求不断提高,新型的AR装配指引系统以其独有的三维模型叠加显示能力而受到生产单位及研究人员的关注。其中快速鲁棒的目标位姿检测是增强现实(augmented reality,AR)智能装配指引系统的关键步骤之一。为了解决单目图像中复杂纹理物体的注册配准问题,本文提出一种基于边缘提取与多项式回归拟合的三维物体配准方法。该方法主要采用长板工件的边缘轮廓特征,通过构建三维模型与二维特征的匹配关系增强算法鲁棒性。同时为提高算法响应速度,本文通过引入多模板匹配,减少了位姿求解的拟合时间。最后,实验结果部分展示了本文算法在实际天线板AR布线辅助系统中的工作效果。

摘要： 低多边形是近来艺术设计界的热门风格.为了提高图像和视频低多边形风格化的质量,提出一种基于边缘特征和超像素分割的图像和视频低多边形渲染方法.首先提取相邻超像素的交点以及对特征边和超像素边界的差集的均匀采样点作为三角网格顶点,并执行Delaunay三角剖分来生成初始三角网格;然后采用带约束的二次误差度量方法对生成的网格进行简化,以生成最终三角网格;最后对三角网格填充颜色,得到了具有低多边形风格的图像.对于视频低多边形渲染,使用时间一致性超像素跨帧跟踪同一对象的相同部分,以建立视频帧之间的关联,降低视频渲染后的抖动.此外,采用视频分割方法分割视频中的移动对象,获得移动对象与背景之间不同密度的采样点,对移动对象进行渲染获从而得到视频的局部风格化效果.实验结果表明,所提方法能够生成具有较好视觉效果的低多边形渲染结果.

摘要： 为解决图像边缘特征相似度检索过程中准确率过低的问题,基于改进Canny算子对纺织印染图像边缘特征相似度检索方法进行研究.首先需要对梯度方向的边缘点进行检测连接,以此抑制图像中的噪声,然后通过设置最优化的自适应阈值提取图像边缘特征信息,再利用卡方距离计算纺织印染图像的相似度度量,最后得到基于改进Canny边缘特征的图像检索算法实现.建立纺织印染图像的数据库,设计对比实验,计算基于改进Canny算子的纺织印染图像边缘特征相似度检索方式与传统方法在图像检索过程中的查全率和查准率,以验证改进Canny算子图像边缘特征相似度检索方式的准确率高于传统方式.

摘要： 对图像边缘特征的提取是图像处理中一项非常重要的研究内容,边缘信息相比于角点信息对观测目标而言具有更丰富的表示含义,对目标外形轮廓的精确提取具有重要的研究意义.随着探测器分辨率的提升以及对数据更新率要求的提高,如何快速高效的实现边缘提取算法日益成为研究的热点所在.本文着重研究高精度图像处理算法的FPGA实现技术,利用FPGA独有的并行流水线处理机制实现高斯滤波、sobel算子和非极大值抑制等图像处理基本运算.

摘要： 图像适配性分析对基于景象匹配的导航性能提高至关重要。本文提出了一种基于边缘特征的景象匹配适配区选取方法。首先，对图像进行灰度畸变校正，其次进行边缘特征提取以筛选出特征明显且信息丰富的区域，然后利用边缘特征重复模式去除重复的特征，确保选取的图像特征具有不重复性。本算法能减小灰度特征畸变对适配区的影响。最后利用Hausdorff距离的景象匹配算法对选择的适配区进行了实验验证，证明了本文方法的有效性。

摘要： 本文针对目标识别问题，提出了基于边缘特征和Hausdorff距离的图像匹配算法，并针对背景有大量树木和云雾的情况，在图像预处理中引入了分段线性变换和高通滤波相结合的方法，取得了较好的噪声抑制效果。通过仿真实验，算法能准确匹配识别目标，并对噪声有较好的鲁棒性。

摘要： 针对自动焊机器人的视觉引导问题,提出了一种基于OpenCV计算机视觉库的焊缝识别算法.焊缝边缘是焊接图像识别中的重要特征,文中使用分水岭算法进行前景检测与图像分割,Canny算法进行边缘提取,Hough直线检测算法提取焊缝边缘特征,实现对焊缝的图像识别,并加入自动阈值提高算法适用性.识别程序通过Python语言实现,结果表明,该算法计算效率高、适用性强,可以满足机器视觉引导系统中的要求.

摘要： 以DSP 为基础的CCD 光谱相机系统是以旱田作物如西红柿、小麦、玉米、果树为目标，实时采集目标的生长状态图像，利用数字图像处理技术对图像进行处理与分析，对农作物的生长情况有一个全面的把握。本文设计了一种基于DSP 的双路多光谱视频图像采集系统。选用TMS320DM642 作为核心器件，并由一个可见光模拟相机和近红外相机构成图像采集系统，最后通过LCD显示。该系统具有设备体积小，应用灵活简便，能够实时采集目标的生长状态图像。程序采用了TI 公司提供的RF-5 软件参考框架，运用模块化设计实现系统功能，针对多光谱图像匹配问题，采用基于边缘特征的相关匹配算法，实现实时处理的性能要求。

摘要： 针对数学形态学的膨胀与腐蚀操作在图像处理中可实现图像特征边缘信息有效提取的特点,结合形态学开闭基本运算与图像边缘特征信息检测的传统梯度算子,基于通过删减灰度图像四周像素行和列的方式,本文提出了两种形态学梯度新算法,较好地提高了灰度图像边缘特征信息的检测分辨率,并减小了检测带宽.针对传统的数学形态学梯度算法在带宽方面无法满足精细刻画边缘特征的缺点，本文提出了有更好图像特征边缘信息检测效果的两种新算法。这两种新算法的图像处理结果不仅达到了提高检测分辨率的目的，而且能更加精细描述地物的边缘细节信息，较之传统的梯度算法有了更高的检测精度。但本文所提出的方法也存在一些不足:对不同大小的结构元素会有不同的效果，如对于5x5的结构元素，虽然带宽减少的效果等同于3x3的结构元素，且存在能够更加详细的表述运算信息的特点，但是运算速度会减慢;对于同一大小的结构元素本身由于不同的矩阵排列也会产生不同的运算效果;同时，对膨胀腐蚀型实施此方法会产生冗余的边缘特征;此外，删减像素的行和列也会在一定程度上承担丢失信息的风险等。

摘要： 该文提出一种基于多原子匹配追踪的图像融合算法,算法利用多原子匹配追踪信号分解,在每次迭代时选取多个原子来实现图像的稀疏分解,从而有效地提取原始图像的高频成分,为融合图像提供更丰富的细节特征。同时,该算法极大提高了图像稀疏分解的计算速度。实验结果表明,利用该算法所获得的融合图像能够保留输入源图像中大部分主要边缘特征,效果优于传统的小波图像融合算法。

摘要： 提出了一种通过相位叠合模型来检测角点和边缘的算法,这种方法利用图像傅里叶分量在特征叠合次数最多的概念,采用相位叠合后的关键点来确定角点和边缘信息,利用相位叠合来标记特征点比用梯度方法有明显的优点:相位叠合是一种无量纲量,而且对图像的亮度或对比度是不变的,因此它能提供对特征点的绝对度量.实验结果证明本算法提取的角点和边缘特征不随图像照度而改变,提高了不同照度下提取图像边缘特征的可靠性.

摘要： 中医学认为齿痕舌是重要客观诊断指标。目前,国内外还没有人对其进行过深入的研究,本论文在这个方面进行一些初步的研究。通过对中医齿痕舌特征的观察和分析。本文对舌齿痕进行了定义,并从多个特征,包括边缘特征和舌色特征,对齿痕舌的识别算法进行了一定研究,算法在应用中取得了较好的效果。

摘要： 肺内孤立性结节(SPN)是指肺实质内单发、圆形或类圆形、最大直径小于3cm的病灶。肺内孤立性结节的病因有肺癌、结核球、错构瘤、球形肺炎、浆细胞肉芽肿和结节病等等。本文对高分辨率CT扫描对肺内孤立性结节的诊断价值进行分析，指出肺内孤立性结节的定性诊断历来是影像学的难题之一。由于孤立性结节病灶小，所以采用高分辨率、图像清晰的影像学检查方法是发现结节和定性诊断的重要基础。影像学诊断主要是围绕肺内孤立性结节的大体形态、边缘特征、内部结构及其周围改变等CT征象，同时要充分结合临床症状、体征、常规检验等临床资料。对少数病例，定性诊断还需依靠纤维支气管镜或穿刺活检。

摘要： 本发明公开了一种基于结构特征的光学刻划字符边缘提取和边缘拟合方法，包括以下步骤：使用Canny算子提取边缘，将真伪边缘模板对应的像素灰度矩阵转换成特征向量，进行标记，利用K最近邻算法根据标记的特征向量去除样本的伪边缘；根据字符的笔画结构特征和断续边缘线段的端点之间的距离构建不同的连接模式，形成像素场景；依照各个像素场景中各边缘线段的位置关系、线段的灰度信息以及线段之间的距离，确定线段端点的连接方式，进行边缘拟合，形成字符轮廓。本发明提取的边缘准确，拟合得到的刻划字符轮廓完整，为后续的字符特征提取带来了很大方便。

摘要： 本发明公开一种利用笔画对比和边缘密度特征滤除非文字边缘的方法，1、对于一副输入图像，计算它在灰度通道上的边缘图，并从正反两面进行笔画宽度变换，得到笔画对数目向量和笔画宽度变换图；2、对边缘图像中的每条边缘，计算笔画对比；对每一层笔画宽度变换图上的每个连通区域，计算该连通区域的边缘密度特征；对于每一条边缘，如果其笔画对比小于预设阈值，则滤除该边缘；对于每个连通区域，如果其边缘密度大于预设阈值，则滤除该连通区域内所有的边缘连通分支；笔画宽度变换是一种常用的文字区域粗定位方法，但很多非文字的边缘也会产生很多笔画，而笔画对比和边缘密度特征，可以去除大量的背景边缘，减少了后续步骤的处理难度。

摘要： 一种拓扑特征提取方法和考虑拓扑特征的多边缘协作调度方法；考虑不同区域的流量差异将全局边缘节点划分到若干簇群，采用分层次的图注意力网络，可以从簇内、簇间两个层次计算智能体间的注意力，从而提取全局边缘服务器物理的物理拓扑和抽象拓扑。策略模型采用拓扑信息作为输入以生成边缘服务器的动作，增强了边缘服务器间协同合作的紧密程度，有利于优化多智能体协作策略。

摘要： 本发明公开了一种用于边缘计算的特征数据选择方法及边缘计算终端，将经过K近邻计算得到的特征集合作为初始最优鸟巢，把初始最优鸟巢看做搜索空间中的点，在全局搜索阶段中融入遗传算法的交叉算子，在局部搜索阶段融入了遗传算法的变异算子，结合了布谷鸟算法的强鲁棒性和收敛速度快的优点，提高了布谷鸟算法种群的多样性和搜索能力，并将K近邻算法与改进后的布谷鸟算法结合，在莱维飞行、交叉操作和变异操作之后均采用K近邻算法评估鸟巢的优劣，获取到优化的特征提取结果，解决了现有边缘计算中数据空间维度较高而对数据的内部特征不够了解的技术问题，提高了数据的分析效率和精度。

摘要： 本发明涉及用于改善在晶片极端边缘的特征轮廓倾斜的边缘环组件，提供了边缘环组件，其包括：配置成围绕静电卡盘(ESC)的上边缘环，所述ESC具有用于支撑衬底的顶表面和围绕顶表面的环形阶梯，所述环形阶梯限定低于所述顶表面的环形搁板，所述上边缘环被设置在环形搁板的上方；下内边缘环被设置在环形阶梯中的上边缘环的下方并被设置在环形搁板的上方，所述下内边缘环由导电材料限定，所述下内边缘环与所述ESC电绝缘；围绕所述内边缘环的下外边缘环，所述下外边缘环被设置在环形阶梯中的上边缘环的下方并被设置在所述环形搁板上方，下外边缘环由电绝缘材料限定。

摘要： 本发明涉及用于改善在晶片极端边缘的特征轮廓倾斜的边缘环组件，提供了边缘环组件，其包括：配置成围绕静电卡盘(ESC)的上边缘环，所述ESC具有用于支撑衬底的顶表面和围绕顶表面的环形阶梯，所述环形阶梯限定低于所述顶表面的环形搁板，所述上边缘环被设置在环形搁板的上方；下内边缘环被设置在环形阶梯中的上边缘环的下方并被设置在环形搁板的上方，所述下内边缘环由导电材料限定，所述下内边缘环与所述ESC电绝缘；围绕所述内边缘环的下外边缘环，所述下外边缘环被设置在环形阶梯中的上边缘环的下方并被设置在所述环形搁板上方，下外边缘环由电绝缘材料限定。

摘要： 本发明公开了一种基于结构特征的光学刻划字符边缘提取和边缘拟合方法，包括以下步骤：使用Canny算子提取边缘，将真伪边缘模板对应的像素灰度矩阵转换成特征向量，进行标记，利用K最近邻算法根据标记的特征向量去除样本的伪边缘；根据字符的笔画结构特征和断续边缘线段的端点之间的距离构建不同的连接模式，形成像素场景；依照各个像素场景中各边缘线段的位置关系、线段的灰度信息以及线段之间的距离，确定线段端点的连接方式，进行边缘拟合，形成字符轮廓。本发明提取的边缘准确，拟合得到的刻划字符轮廓完整，为后续的字符特征提取带来了很大方便。

摘要： 本发明公开一种利用笔画对比和边缘密度特征滤除非文字边缘的方法，1、对于一副输入图像，计算它在灰度通道上的边缘图，并从正反两面进行笔画宽度变换，得到笔画对数目向量和笔画宽度变换图；2、对边缘图像中的每条边缘，计算笔画对比；对每一层笔画宽度变换图上的每个连通区域，计算该连通区域的边缘密度特征；对于每一条边缘，如果其笔画对比小于预设阈值，则滤除该边缘；对于每个连通区域，如果其边缘密度大于预设阈值，则滤除该连通区域内所有的边缘连通分支；笔画宽度变换是一种常用的文字区域粗定位方法，但很多非文字的边缘也会产生很多笔画，而笔画对比和边缘密度特征，可以去除大量的背景边缘，减少了后续步骤的处理难度。

摘要： 一种拓扑特征提取方法和考虑拓扑特征的多边缘协作调度方法；考虑不同区域的流量差异将全局边缘节点划分到若干簇群，采用分层次的图注意力网络，可以从簇内、簇间两个层次计算智能体间的注意力，从而提取全局边缘服务器物理的物理拓扑和抽象拓扑。策略模型采用拓扑信息作为输入以生成边缘服务器的动作，增强了边缘服务器间协同合作的紧密程度，有利于优化多智能体协作策略。

摘要： 本发明为一种生成体素数据和边缘图像特征ID矩阵的边缘计算平台，包括：特征提取模块、关联融合模块、图像ID化模块、空间图像体素化模块和结构化存储模块；其中，特征提取模块，用于为获取的图像的特征，并生成边缘特征最小子集，将图像的边缘特征最小子集合并起来构成图像的特征子集；关联融合模块，用于对图像的特征子集进行相关性和非相关性处理，形成边缘相关性关系；图像ID化模块，用于对边缘相关性关系进行ID化处理，形成边缘图像ID矩阵集合；空间图像体素化模块，用于根据边缘图像ID矩阵集合形成体素，以进行三维建模；结构化存储模块，用于在本地保存ID矩阵和体素，或将ID矩阵或体素传至云端。通过本发明生成的体素数据和ID矩阵，可以用于快速构建三维环境，缩短建模响应时间，提高带宽可用性，大大改善用户体验。