轮廓提取

摘要： 为提高农业生产的效率和产量,图像处理技术逐渐被应用于农作物的生长监测中。以苗期谷子为研究对象,在室内环境下,采用基于骨架提取算法和轮廓提取算法相结合的谷子地上部表型特征提取方法,对谷子地上部株高、叶片长度、叶片最大宽度、节长及茎粗进行提取及自动分析。结果表明,使用该方法求得的株高与真实值的平均相对误差为3.52%,决定系数为0.98;叶片长度与真实值的平均相对误差为7.01%,决定系数为0.97;叶片最大宽度与真实值的平均相对误差为5.30%,决定系数为0.97;节长与真实值的平均相对误差为7.91%,决定系数为0.95;茎粗与真实值的平均相对误差为7.07%,决定系数为0.91,算法测量值与真实值相关性较高。通过这种算法可以较准确地实现苗期谷子地上部表型特征参数的提取,初步实现苗期谷子地上部表型的连续定量检测,有效提高作物表型参数的无损测量效率。

摘要： 磁脉冲压接技术成形速度快、效率高,适合高强钢和铝、碳纤维等轻质材料的连接,在飞机工业中有广泛的应用前景。但目前针对磁脉冲压接管件的在线检测方法较少,不利于该技术实现自动化生产。针对磁脉冲压接管件压接质量的在线检测需求,提出了一种基于改进YOLOv4–Tiny(You only look once v4–Tiny)检测网络和自适应图像处理的视觉检测方法。引入高效通道注意力(ECA)模块对YOLOv4–Tiny检测网络进行改进,基于自适应阈值分割算法和Canny边缘检测算法设计了一种自适应的压接深度提取算法,通过模拟工业生产环境采集了一批磁脉冲压接管件图像并划分为训练集和验证集,最后使用训练数据集对算法进行训练,并在验证集上验证训练得到的检测模型。结果表明,压接区域检测模型交并比阈值取0.5时的平均精确度(AP@0.5)为100%,交并比阈值分别取0.5、0.6、0.7、0.8时的平均精确度(AP@0.5:0.8)为93.14%,单帧运行时间为1.66ms;图像处理边缘提取算法平均偏差为0.85个像素,最大偏差为2.6个像素,单帧运行时间为3.49ms;完整压接深度提取算法平均偏差为0.313个像素,均方偏差为0.115平方像素,平均偏差率为1.35%,单帧运行时间为124.49ms。该算法能够在无辅助定位的条件下准确快速地实现磁脉冲压接工件压接深度提取,部署成本低,鲁棒性高,具有较高的应用价值。

摘要： 针对传统模型图像边缘保持能力较差、计算量大且对弱边缘和角点的捕获能力不足等缺点,提出了一种改进的GVF snake模型。增加各向异性扩散机制,抑制传统GVF中各向同性扩散对图像边缘的模糊,并利用部分扩散、部分插值的方法进行GVF场求解,采用基于canny算子的初始轮廓线设置方法,极大地提高了图像感兴趣区域轮廓的提取效果。

摘要： 针对目前西装推荐基本都是基于用户行为信息的关联性进行推荐,缺乏对人体自身特征的考虑,出于西装对合身度的要求,搭建一种基于人体轮廓特征结合专家系统的西装推荐系统。首先通过Canny边缘检测算法进行人体轮廓的提取,通过人体轮廓图对人体身型快速判断,并按照制定的策略实现对西装的智能推荐,经过实验证明该系统可以准确地通过人体轮廓推荐与身型相匹配的西装,并且有较高的用户满意度。当系统用户达到一定的数量时,数据库会产生一些数据基础,系统可根据身型数据包括已注册用户的体型、肩型、脸型等数据计算用户之间相似度,参考相似用户的购买记录与所设计的专家规则库相结合的方式为用户产生推荐列表。该技术可以为线上线下的西装门店进行专业的西装推荐。

摘要： 为实现精准施药,提高油菜的产量和品质,对病害发生程度的快速、准确检测至关重要。提出一种基于机器视觉的油菜叶片、茎秆菌核病的分级检测方法,主要依据叶片病斑面积占比和茎秆病斑的纵向扩展长度进行分级,利用病斑与健康区域的颜色差异采用HSV颜色空间模型的方法对目标区域进行分割,首先把图片从RGB图像转换成HSV图像,再利用HSV分量遍历图像中的所有像素点提取感兴趣区域,油菜叶片主要通过绘制ROI和完整叶片的轮廓从而计算面积,茎秆图片因其环境背景复杂,在HSV颜色模型分割前需先通过高斯混合模型从复杂背景中获得整个茎秆区域作为目标区域,再对该区域的病斑进行分割,通过最小外接矩形的轮廓绘制方法可得病斑的纵向扩展长度,进而对其浸染程度进行分级。试验表明,该方法能够有效地对叶片和茎秆的病害程度进行分级,其识别准确率分别为94.25%和92.5%,具有较高的准确度和鲁棒性,可为精准施药提供理论依据。

摘要： 针对货运列车运行故障动态图像检测系统(Trouble of moving Freight car Detection System,TFDS)中关键部件有效去除锈斑噪声以及光照不均匀引起的边缘检测效果不佳的问题,提出一种基于Canny算子的关键部件轮廓提取算法。实验结果表明,该算法能够对锈斑噪声进行有效去噪,增强轮廓灰度变化程度,提高关键部件的轮廓信息提取精度。

摘要： 对于物品的纹理特征容易影响到抓取检测的精度,且原始的默认锚框不适合待抓取检测目标的尺度,以及在小目标物体检测效果不佳等问题,该文通过以下方法进行改进。首先通过图像处理将物品的原始图像经过处理使其只具有物品的轮廓信息,然后采用KMeans得到适合所检测目标的锚框尺度,以基于YOLOv4的神经网络模型建立改进后的YOLOv4抓取检测模型,最后去除YOLOv4中检测较大物体19×19的特征层检测层及其附近的卷积及池化层,以此降低系统复杂度减少参数,并且将第11层和第109层进行特征融合得到特征尺寸152×152使其能够更好地提取小目标特征。将原始图像和只具有轮廓信息的图像分别送入改进前和多种进行改进后的网络进行检测性能的分别对比。实验结果表明经过改进的网络抓取检测的平均成功率为81.5%,比原始的YOLOv4提高了4.3%,有效提升了抓取检测的精度并且加强了检测小目标的能力。

摘要： 采用图像识别的方法进行隔离开关分合闸状态识别已有了部分工程应用,图像识别算法多是按照一幅图像识别一相触头配置的,工程中摄像头配置数量较多,且识别算法容易受周围环境影响。文中提出了一种基于轮廓匹配度的隔离开关三相分合闸状态同步识别算法,通过差分算法与OTSU二值化算法相结合的方法从一幅图像同步提取一组隔离开关的三相触头轮廓,计算轮廓匹配度,实现三相触头分合闸状态的同步定量识别。通过一组敞开式隔离开关三相标准的合闸过程视频对轮廓匹配度算法进行了验证,确定可以通过该算法能够实现三相触头分合闸状态的定量同步识别。

摘要： 针对因轨道图像中图像歪斜、尺寸不一等导致定位失效、精度降低的问题,提出基于道钉中心点定位的几何结构特征扣件定位算法。采用先定位道钉中心点再定位扣件的思想。首先在图像预处理得到边缘图像的基础上,对图像边缘进行腐蚀与膨胀处理,使道钉边缘具备似圆性,再通过改进Hough变换进行圆形检测定位道钉所处大致区域并进行扩充,然后从原图像中粗提取出道钉区域图像;随后进行边缘检测并采用OpenCV轮廓提取及多边形检测算法精确拟合道钉六边形,计算出道钉中心点;最后根据提出的几何结构特征扣件定位算法计算各顶点的位置,从而实现轨道扣件的精确定位。仿真实验结果表明,该算法定位准确度达99.33%,定位精度达0.997,定位速率为29.8张/秒,优于相关对比算法。同时,在不同的天气条件、道钉腐蚀、道钉遮挡等情况下,新算法具备较好的鲁棒性及一定的抗干扰能力。

摘要： 针对现有数据中心机房智能巡检系统复杂、作业效率低等问题,提出了一种基于设备指示灯轮廓及颜色识别的视觉巡检系统。首先对采集的视频图像进行颜色空间转换及二值化处理,然后选取合适的滤波方式对二值化图像进行去噪,最后利用霍夫圆检测完成异常指示灯识别,以此实现机房内硬件设备的故障检测与报警。该系统具有操作方便、准确率高等优点,既提高了机房设备巡检效率,又保证了设备的稳定安全运行。

摘要： 奶牛图像轮廓区域的提取是奶牛体况评分和体型线性评定的前期准备.伴随着图像处理技术的快速发展,移动物体的提取现己开始在各领域中得以应用,本文针对奶牛养殖领域进行动态阈值算法处理,提出一种应用于移动奶牛的轮廓提取方法.为提高提取方法的适用性,在不同自然光照下进行奶牛轮廓的移动提取试验,通过试验验证,可以得到该提取方法适用性强,实时性强,准确率较高,解决了现阶段奶牛在复杂环境下难以提取的现状.

摘要： 针对目前涉车的案件中采集到的图像对比度低,同时传统边缘检测适应性差、对噪声敏感,易产生边缘断裂等问题,本文提出了将改进脉冲耦合神经网络应用于车辆轮廓提取的方法,首先利用高斯滤波对采集的低质图像进行预处理,将其划分为二值图像;在此基础上,利用改进PCNN算法对图像中车辆进行轮廓提取,最终达到提高图像对比和边缘质量的效果.通过与相关算法的实验对比表明,本文方法对低质图像中车辆轮廓提取具有很强的适应性和良好的效果.

摘要： 为准确描述片烟形状特征,采用机器视觉装置并结合数字图像分析法,以形态描述中的矩形度、紧致度、细长度为形状特征指标,建立了片烟形状特征分析方法,比较了不规则片烟样品中大片、中片、小片、碎片形状特征.结果表明:①除图像采集过程片烟力学形变影响外,形状特征指标检测方法相对误差、相对标准偏差均＜5.0％;②不规则大片、中片到长方形标准片烟的欧氏距离最小,大片、中片形状接近长方形;③不规则小片接近正方形标准片烟,碎片接近圆形标准片烟.通过变换5组不同尺寸标准形状,同一份不规则片烟样品到不同组标准片烟的欧氏距离相对误差、相对标准偏差均＜5.0％,说明所建立的片烟形状特征分析方法稳定、可靠.

摘要： 服装样板实物表现形式多为硬质卡纸,一般采用数字读图仪进行样板读取和存储,耗时长,效率低.本文基于图像分析技术实现对服装样板的读取、轮廓提取,并对边缘线条进行实时修复.首先利用总变差模型对图像进行滤波,在此基础上,利用Canny算法对样板的轮廓进行提取,并与常见的边缘提取算法进行比对.最后,利用哈夫变换对提取出的样板边缘进行修复,修补提取出样板轮廓的断枝点.本文提出的方法,对服装结构的再设计及批量生产具有一定的应用价值.

摘要： 探讨一种一般城区场景高密度建筑物的提取方法.利用"自上而下"的多尺度分割、分类方法,首先大尺度分割提取包含建筑物的区域,然后小尺度分割提取建筑物的轮廓.利用太原地区Pleiades卫星影像进行试验验证,对分类结果进行精度评价.试验结果表明,这种方法分类精度理想,适合于一般城区场景高密度建筑物信息提取,与只针对特殊城区场景建筑物的提取方法相比,具有更好的适用性.

摘要： 河流中推移质颗粒的运动是一个十分复杂的问题.本文利用边缘检测技术对拍摄的推移质泥沙颗粒图像进行处理,提取泥沙颗粒的轮廓,为获取泥沙颗粒的位置坐标及计算推移质输沙率提供基础.文中首先介绍了边缘检测的原理及几种常用的边缘检测算子,指出了各种算子的优缺点,并利用各种算子对泥沙颗粒的边缘轮廓进行提取.通过分析几种算子边缘检测的结果可知,Sobel算子在最佳阈值处检测到的泥沙颗粒数量与原图最为接近,且提取的图像边缘效果较好,因此在处理含有泥沙颗粒的图像时,推荐首先选用Sobel算子.

摘要： 针对工业流水线上外形相似、区分度较低的多种阶梯轴类零件,提出了一种利用单目相机对多个目标同时进行分类和定位的算法.工业相机拍摄到的图像经过滤波降噪、边缘提取、形态学处理等步骤后被分割成多个含有零件的感兴趣区域,沿区域中零件的长轴方向采样多条直径归一化后形成特征向量,并与模板向量进行匹配,进而完成分类;对于零件的实际位置坐标,通过内参矩阵的标定与外参矩阵的求解相结合便可求得.实验结果表明该分类与定位算法具有良好的准确性.系统及算法通过开源计算机视觉库OpenCV实现,可以在较低的硬件配置下稳定运行,十分方便工业流水线部署.

摘要： 针对工业流水线上外形相似、区分度较低的多种阶梯轴类零件,提出了一种利用单目相机对多个目标同时进行分类和定位的算法.工业相机拍摄到的图像经过滤波降噪、边缘提取、形态学处理等步骤后被分割成多个含有零件的感兴趣区域,沿区域中零件的长轴方向采样多条直径归一化后形成特征向量,并与模板向量进行匹配,进而完成分类;对于零件的实际位置坐标,通过内参矩阵的标定与外参矩阵的求解相结合便可求得.实验结果表明该分类与定位算法具有良好的准确性.系统及算法通过开源计算机视觉库OpenCV实现,可以在较低的硬件配置下稳定运行,十分方便工业流水线部署.

摘要： 针对工业流水线上外形相似、区分度较低的多种阶梯轴类零件,提出了一种利用单目相机对多个目标同时进行分类和定位的算法.工业相机拍摄到的图像经过滤波降噪、边缘提取、形态学处理等步骤后被分割成多个含有零件的感兴趣区域,沿区域中零件的长轴方向采样多条直径归一化后形成特征向量,并与模板向量进行匹配,进而完成分类;对于零件的实际位置坐标,通过内参矩阵的标定与外参矩阵的求解相结合便可求得.实验结果表明该分类与定位算法具有良好的准确性.系统及算法通过开源计算机视觉库OpenCV实现,可以在较低的硬件配置下稳定运行,十分方便工业流水线部署.

摘要： 针对工业流水线上外形相似、区分度较低的多种阶梯轴类零件,提出了一种利用单目相机对多个目标同时进行分类和定位的算法.工业相机拍摄到的图像经过滤波降噪、边缘提取、形态学处理等步骤后被分割成多个含有零件的感兴趣区域,沿区域中零件的长轴方向采样多条直径归一化后形成特征向量,并与模板向量进行匹配,进而完成分类;对于零件的实际位置坐标,通过内参矩阵的标定与外参矩阵的求解相结合便可求得.实验结果表明该分类与定位算法具有良好的准确性.系统及算法通过开源计算机视觉库OpenCV实现,可以在较低的硬件配置下稳定运行,十分方便工业流水线部署.

摘要： 本申请公开了一种图像的轮廓提取方法和轮廓提取装置。其中，图像的轮廓提取方法包括：在图像中选取中心像素，其中中心像素为图像中不处于边界位置的任意像素；获取以中心像素为中心的像素矩阵，像素矩阵为三阶方阵；获取像素矩阵中各像素的亮度值形成亮度矩阵，亮度矩阵为三阶方阵；基于亮度矩阵与三阶算子的卷积运算结果得到结果矩阵；以及基于结果矩阵中各元素的值确定中心像素是否属于图像的轮廓。按照本申请的方案，能够准确地提取出图像中代表图像轮廓的像素，并可避免提取出非图像轮廓的噪点。

摘要： 一种轮廓提取装置及轮廓提取方法，其根据摄像机拍摄的薄片材料的图像提取轮廓点，求出表示薄片材料的外形的外侧轮廓、及位于其内部的内侧轮廓。将内外轮廓之间的区域作为褶皱，求出所求的褶皱的形状的长径与短径之比，将该比较大的褶皱作为强褶皱，将该比较小的褶皱作为弱褶皱。将裁剪的工件根据褶皱的分级分配到薄片材料上。能够求出褶皱的形状，并且能够有效利用褶皱的部分。

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： 本发明公开了一种轮廓校正方法和系统，用于通过将每个像素标记为人或者背景从而校正从图像中提取出的人的轮廓。目标区域中的像素通过以下步骤被校正：通过利用人的直方图和背景直方图来计算第一连接成本的步骤；对于在目标区域中的每个像素，像素的第二连接成本被计算出来的步骤；以及校正步骤，其中顶点是目标区域中的像素且顶点之间的边缘是第一连接成本和第二连接成本的图被制作出，且最小割被计算出来，并基于所述最小割，在目标区域中的像素被重新标记以便校正轮廓。更进一步地，一种轮廓提取方法和系统被公开。

摘要： 实施方式涉及一种轮廓提取方法、轮廓提取装置及非易失性记录介质。实施方式的轮廓提取方法是从使用电子束所获得的图像中提取对象物的轮廓的轮廓提取方法，且包含如下步骤：从背向散射电子像提取对象物的轮廓；制作将二次电子像与轮廓建立关联的词典，所述二次电子像是在与背向散射电子像相同的部位获得的；针对新获取的二次电子像，参照词典，在新获取的二次电子像的多个位置算出对象物的轮廓的似然度；以及从多个位置之中将似然度的总和最大的路径设为对象物的轮廓。

摘要： 本申请公开了一种图像的轮廓提取方法和轮廓提取装置。其中，图像的轮廓提取方法包括：在图像中选取中心像素，其中中心像素为图像中不处于边界位置的任意像素；获取以中心像素为中心的像素矩阵，像素矩阵为三阶方阵；获取像素矩阵中各像素的亮度值形成亮度矩阵，亮度矩阵为三阶方阵；基于亮度矩阵与三阶算子的卷积运算结果得到结果矩阵；以及基于结果矩阵中各元素的值确定中心像素是否属于图像的轮廓。按照本申请的方案，能够准确地提取出图像中代表图像轮廓的像素，并可避免提取出非图像轮廓的噪点。

摘要： 一种轮廓提取装置及轮廓提取方法，其根据摄像机拍摄的薄片材料的图像提取轮廓点，求出表示薄片材料的外形的外侧轮廓、及位于其内部的内侧轮廓。将内外轮廓之间的区域作为褶皱，求出所求的褶皱的形状的长径与短径之比，将该比较大的褶皱作为强褶皱，将该比较小的褶皱作为弱褶皱。将裁剪的工件根据褶皱的分级分配到薄片材料上。能够求出褶皱的形状，并且能够有效利用褶皱的部分。

摘要： 本发明提供轮廓提取装置和轮廓提取方法。拍摄物体图像，通过实施滤波而进行二值化，由此提取轮廓点。以将轮廓点为顶点的方式对图像进行德洛内分割(Delaunay division)，指定物体内部的点。从指定的点开始朝向德洛内三角形的边进行搜索，如果接触到规定长度以上的边则越过边而继续进行搜索，如果接触到不足规定长度的边，则中止越过边的搜索。连接不足规定长度的边作为物体的轮廓。

摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种轮廓提取方法、检索库建立方法、轮廓匹配方法及其系统。所述轮廓提取方法包括：针对多个预设轮廓特征中的每个预设轮廓特征，确定所述轮廓上的各个预设步长内的所述每个预设轮廓特征的轮廓特征量；以及针对所述多个预设轮廓特征中的每个预设轮廓特征，记录所述预设步长与所述轮廓特征量的对应关系。本发明可通过高精度的户型轮廓匹配来实现相似轮廓的高召回。

摘要： 本发明公开了一种物体轮廓提取方法，包括获取物体绝对温度形成热力图；将热力图温度线性约束至第一预设实数范围形成热力图实数矩阵；将热力实数图矩阵转换为灰度图矩阵；将灰度图矩阵转换为第二预设实数范围的二值化灰度图矩阵；滤除二值化灰度图矩阵的噪声点；将二值灰度图矩阵转换为第一预设实数范围的二值图；提取二值图中所有轮廓，并同时生成轮廓层次表，轮廓层次表用于表示图像轮廓之间包含关系；通过轮廓层次表消除所有内轮廓，获得一帧的测量外围轮廓集。本发明还公开了一种物体轮廓提取系统、一种物体轮廓预测方法以及一种物体轮廓预测系统。本发明能精确的提取或预测模糊热力图像中的所有轮廓，提高模糊热力图像中的轮廓信息获取精度。