边界检测

摘要： 由于传统的煤岩界面识别方法识别精度较低,导致煤炭资源的采出率降低,煤中含矸量提高,影响工业经济的发展。针对上述问题,文中设计了一种基于麻雀搜索算法优化的二维Otsu煤岩界面图像识别方法,来实现煤岩界面的精准识别。以陕西神木榆家梁采煤工作面的图像为例进行研究。首先将工作面原图像进行图像去噪和图像增强预处理;接着利用文中所设计的算法对预处理后图像进行分割,并将该方法分别与传统二维Otsu算法和粒子群优化的二维Otsu算法进行比较。结果表明:文中设计算法较传统方法在图像分割的运行速度和精度方面都有了较大提升;利用Canny算子检测分割后图像的边界并通过形态学操作处理,得到了与真实的煤岩界面基本吻合的煤岩分界线,验证了该方法的可行性和有效性。

摘要： 通过空间位置统计警情在指定区域内的高发情况,在公安业务指导及信息系统建设中具有重要的应用价值。基于奇异射线法判断点是否落在指定空间位置内,将警情作为一个点判断是否落在某一物理区域范围,最终实现对警情高发区域的统计、展示。该方法通过空间计算,对一些存在的奇异情况进行了分析和归纳,具有准确、快速、冗余性强的优点,可推广应用到比如四色预警、警情派出所辖区确认、警情分类等各类场景中。

摘要： 通过空间位置统计警情在指定区域内的高发情况,在公安业务指导及信息系统建设中具有重要的应用价值.基于奇异射线法判断点是否落在指定空间位置内,将警情作为一个点判断是否落在某一物理区域范围,最终实现对警情高发区域的统计、展示.该方法通过空间计算,对一些存在的奇异情况进行了分析和归纳,具有准确、快速、冗余性强的优点,可推广应用到比如四色预警、警情派出所辖区确认、警情分类等各类场景中.

摘要： 逆向工程中点云模型孔洞边界的检测是孔洞修补的前提,完美的孔洞轮廓线有利于提高孔洞修补的质量.参照二维图像中边界的定义,给出了三维模型中点云孔洞边界的定义,并且提出了一种简单的孔洞轮廓线生成算法.首先,通过分析邻域点协方差矩阵特征值之间的关系,提出了一种边界点检测算子,用于初步提取孔洞特征点;然后,综合考虑邻域点最大特征向量方向、距离以及边界检测值(边界检测算子)三者之间的关系生成孔洞轮廓线.试验结果表明,所提边界点检测算子能够有效检测模型中的孔洞点,并且有较好的抗噪声性能,生成的孔洞轮廓线比仅以距离为参数的轮廓线生成算法的精度高.

摘要： 依据样点的邻域在其局部微切平面投影的分布情况,提出了一种针对采样密度不均、几何形状复杂、孔洞面积大小不一的散乱点云模型的孔洞识别方法.通过使用Np邻域,使得位于密度过渡区域的点被准确分类;由于样点的邻域可能跨过多个面,常规PCA方法估算的点云法矢不准确,从而导致模型尖锐位置上的点误判,通过引入距离权重,保证了局部微切平面计算的准确性;针对邻域点数k取值较少,检测结果中存在较多噪声点,而k值较大又会覆盖模型中较小的孔洞,通过邻域支持的方法,有效地检测出模型中的小面积孔洞;为有利于自动化修补孔洞,文中采用划分空间栅格聚类的方法确定孔洞位置及数量,避免了点与点之间距离的反复计算,加快了聚类速度.实验结果表明,该方法能有效检测模型中面积大小不一的孔洞,得到的检测结果噪声点少,孔洞轮廓清晰.

摘要： 针对临床白内障手术面临的连续环形撕囊术中边界自动提取的问题,提出了一种具有高计算效率和良好鲁棒性的新颖检测方案来提取撕囊边界信息;首先,应用包括一般直方图均衡化和自适应直方图均衡化在内的预处理程序来增强输入图像的对比度;然后,建立了一种结构检测模型来检测低对比度条件下细小的撕囊边界信息;在这之后,应用局部阈值和后处理来消除干扰像素;最后,经过数据集对提出的方法进行验证;实验结果表明,所提方法具有优异检测性能并取得了F测度为0.915的结果;证明了该方法可以检测出白内障手术连续环形撕囊边界,并具有较高的计算能力和精确度.

摘要： 汽车内外饰的颜色提供了内饰的风格,并且由于不断的技术发展,汽车内外饰已从粗糙变为简单,功能和装饰,并且内饰的质量已成为衡量汽车质量的标准.对于汽车内部材料和外部材料的彩色图像,提出了一种基于最大化色彩对比度的灰度方法,并在此基础上对汽车内部材料和外部材料的彩色图像进行边缘检测.并且,通过快速解决方法,将汽车内部和外部的彩色图像的颜色信息和亮度对比度信息保持在最大值,从而在基于梯度和差异算子的边界检测算法中获得更好的边界汽车内外饰材料与色彩品质的设计.

摘要： 为了探索一种智能、无损检测黑色素瘤边界的方法,开发了一套具有紧凑结构和自动化软件的光纤光谱仪系统,并将其应用于皮肤色素沉积的鉴别.从样品中采集散射光谱后,用标准光谱进行相关测试,系统会根据相关系数自动给出判断.首先通过体外试验验证光纤光谱仪(FOS)系统快速智能检测色素沉积的可行性.用FOS系统对一个红、绿、蓝三色墨水染色的琼脂模型进行光谱测量,其鉴定准确率达96％.进一步用FOS系统检测墨水皮下注射构建的小鼠黑色素瘤模型,结果显示,墨水注射区与正常区光谱有显著差异.与标准墨水的光谱比对,墨水注射区域的相关系数为0.83±0.07,而正常组织的相关系数为0.18±0.05.从相关系数构建的图上可以清楚地识别出皮肤中墨水着色区域的边界.体内和体外试验都表明,FOS系统对皮肤沉积色素的检测具有较高的敏感性和特异性,预示着其在黑色素瘤的临床诊断中具有广阔的应用前景.

摘要： 基于对各种聚类算法的研究,采用密度聚类算法将美食商铺密集区域进行包络生成并智能识别为美食区,再利用凹包算法提取美食点集边界,实现场景区域提取.研究成果结合现网工参数据,既能补充美食场景数据为5G无线网络规划优化提供数据基础,又能纠偏传统基站经纬度上报可能带来的偏差,提升重点场景规划精准度.

摘要： 针对人体运动稳定性边界的确认及快速识别的问题,提出一种在多因素共同影响下判断人体运动稳定性边界及快速识别的方法.建立简易人体刚体模型采集运动数据,采用ZMP作为人体运动稳定性判据,并针对受外界干扰的实际情况对其进行改进.分别研究重力、外力、惯性力对人体运动稳定性的影响,再将3种影响因素进行耦合进而达到通过检测传感器运动数据得出在多因素共同影响下的人体运动稳定性边界的目的.

摘要： 边界检测在地球物理位场数据中占有重要角色,通过研究地质体的横向不均匀性,位场数据的边界检测作为一种数据处理手段在金属矿勘探中被广泛使用.本文通过利用位场数据的垂向导数来归一化处理总水平导数和解析信号，有效的均衡显示不同振幅大小异常的边界，且识别出来的边界具有较高的分辨率，实际应用效果明显。

摘要： 视频镜头边界检测是基于内容的视频检索的基础,本文阐述了视频镜头检测的基本原理,总结并分析了几种典型的镜头边界检测的算法,指出了视频镜头检测技术的研究方向.镜头边界检测包括基于非压缩域和基于压缩域的算法.常用的基于非压缩域的算法有直方图法、聚类法等.而基于压缩域的算法因其效果好、速度快,成了今后研究的热门方向.

摘要： 根据镜头的连续性特征,对视频帧图像提取HSV空间36 bin颜色直方图各分量差值、对应位置像素差值、边缘方向直方图4个方向分量的差值(有向边界面积DABEM)、相邻帧内容变化区域分布矢量(即分块灰度均值差值序列)等视频特征.采用支撑向量机(SVM)多分类策略,提出了基于SVM的多分类视频镜头边界检测方法.首先对视频片断进行预处理,利用视频帧对比度均方根特征,将无明显变化的视频帧从原视频片段中分离出去,减小了运算量.

摘要： 由生物组织反射的重建问题是通过对超声回波信号的解卷积来实现的。由于对医学超声波B扫描缺少有用的模型,所以数字图像处理技术在医学超声波图像中的应用是非常有限的。本文给出一个理想的适用于临床超声波B扫描的离散线性图像模型。此模型采用了贝叶斯恢复方法,这种方法可以成功地对超声波图像进行边界检测。

摘要： 探讨了激光扫描测径仪的工作原理和激光扫描的光电信号特征;针对大直径激光扫描测量中的边界检测和漂移误差设计了电路和共轭边界周期联动解决方法。实践证明了本系统的可行性，其边界检出精度为该系统边界检出精度为±1μm，连续工作稳定精度为±5 μm，测量范围为0～400mm，为大直径测量提供了较好的解决办法。

摘要： 主要论述了激光扫描测径仪的工作原理，探讨了激光扫描的光电信号特征;并针对大直径激光扫描测量中的边界检测和漂移误差设计了电路和共轭边界周期联动解决方法。实践证明了本系统的可行性，其边界检出精度为该系统边界检出精度为±1μm，连续工作稳定精度±5μm，测量范围0-400mm，为大直径测量提供了较好的解决办法。

摘要： 为了能够有效增强飞行员或飞行器视觉以操纵飞机顺利着陆,本文研究了一种飞机着陆时红外图像中跑道检测算法.机场跑道最显著的特点是长、细、长方形区域,通常其边缘呈现两条直线,因此可以采用以直线作为特征对跑道进行提取.本文中研究了跑道的检测方法,研究了基于Hough变换的Hough直线提取,LSD(Line Segment Detector)直线提取,最小二乘直线拟合等方法,最终提出LSD直线检测及最小二乘直线拟合相结合的方法(LS-LSD)进行跑道识别,针对机场跑道直线边缘的特征,对提取出来的线段采用约束限制和最小二乘进行直线拟合和修正,得到机场跑道的最终结果.实验表明本文提出的方法最终可以很好的检测出跑道边界.

摘要： 为了能够有效增强飞行员或飞行器视觉以操纵飞机顺利着陆,本文研究了一种飞机着陆时红外图像中跑道检测算法.机场跑道最显著的特点是长、细、长方形区域,通常其边缘呈现两条直线,因此可以采用以直线作为特征对跑道进行提取.本文中研究了跑道的检测方法,研究了基于Hough变换的Hough直线提取,LSD(Line Segment Detector)直线提取,最小二乘直线拟合等方法,最终提出LSD直线检测及最小二乘直线拟合相结合的方法(LS-LSD)进行跑道识别,针对机场跑道直线边缘的特征,对提取出来的线段采用约束限制和最小二乘进行直线拟合和修正,得到机场跑道的最终结果.实验表明本文提出的方法最终可以很好的检测出跑道边界.

摘要： 为了能够有效增强飞行员或飞行器视觉以操纵飞机顺利着陆,本文研究了一种飞机着陆时红外图像中跑道检测算法.机场跑道最显著的特点是长、细、长方形区域,通常其边缘呈现两条直线,因此可以采用以直线作为特征对跑道进行提取.本文中研究了跑道的检测方法,研究了基于Hough变换的Hough直线提取,LSD(Line Segment Detector)直线提取,最小二乘直线拟合等方法,最终提出LSD直线检测及最小二乘直线拟合相结合的方法(LS-LSD)进行跑道识别,针对机场跑道直线边缘的特征,对提取出来的线段采用约束限制和最小二乘进行直线拟合和修正,得到机场跑道的最终结果.实验表明本文提出的方法最终可以很好的检测出跑道边界.

摘要： 为了能够有效增强飞行员或飞行器视觉以操纵飞机顺利着陆,本文研究了一种飞机着陆时红外图像中跑道检测算法.机场跑道最显著的特点是长、细、长方形区域,通常其边缘呈现两条直线,因此可以采用以直线作为特征对跑道进行提取.本文中研究了跑道的检测方法,研究了基于Hough变换的Hough直线提取,LSD(Line Segment Detector)直线提取,最小二乘直线拟合等方法,最终提出LSD直线检测及最小二乘直线拟合相结合的方法(LS-LSD)进行跑道识别,针对机场跑道直线边缘的特征,对提取出来的线段采用约束限制和最小二乘进行直线拟合和修正,得到机场跑道的最终结果.实验表明本文提出的方法最终可以很好的检测出跑道边界.

摘要： 一种边缘检测方法，通过从在垂直于边缘方向中图像的一端，搜索形成图像的所有搜索行来检测边缘段。如果存在其边缘段不能被检测的行，则在从图像中心附近向图像该端在所有搜索行中进行搜索，从而检测边缘段。从边缘段确定线性边缘。对于所有搜索行从边缘段获得多个边缘候选项，并从边缘候选项中选择最优候选项。从图像中的源文件提取格线，并基于与格线的比较选择最优候选项。结果，即使背景侧的图像不稳定，或背景与源文件的材料类似，也能够以高精度检测源文件的边缘。

摘要： 本发明涉及边界检测装置和边界检测方法。边界检测装置(1)包括获取单元(11)、提取单元(13)和检测单元(15)。获取单元基于通过捕捉车辆的周围环境的图像而获得的信息，来获取视差图像。提取单元基于第一像素区域的视差梯度方向和第二像素区域的视差梯度方向，从视差图像的第一像素区域和第二像素区域提取预定像素区域。检测单元通过将至少一些由提取单元提取的多个预定像素区域连接到一起，来检测沿着道路而存在的台阶表面的边界。第一像素区域和第二像素区域将预定像素区域夹在中间。由第一像素区域的视差梯度方向与第二像素区域的视差梯度方向所形成的角度在直角的预定角度范围之内。

摘要： 本发明涉及一种车道边界检测装置以及车道边界检测方法，其减轻处理负载，并且稳定地检测车道边界。根据拍摄本车辆行驶道路的图像检测路面上的道路交通标线，根据检测的道路交通标线判定道路交通标线是否是3重线，并且基于上述检测的标线线宽和标线间隔，检测成对的减速标线的组。并且，在判定为上述3重线的情况下，根据上述检测的成对的减速标线的位置推定车道区分线的位置。

摘要： 本发明涉及一种基于边界注意力一致性的目标边界检测和目标分割模型，其主要技术特点是：包括级联在一起两个pix2pix模型，每个pix2pix模型均由生成器、判别器、损失函数组成，第一个pix2pix模型为目标边界检测模型(OBD模型)，其检测结果叠加在原始图像上用作第二个pix2pix模型的输入，第二个pix2pix模型为目标分割模型。本发明设计合理，在目标边界检测模型当中引入了边界注意力一致性用于增强对目标边界的注意力，进而检测到准确的目标边界，实现更准确的目标分割结果。

摘要： 一种麦田边界检测装置和检测方法，该检测装置安装在田间机器人上，包括：彩色摄像头，固定于所述田间机器人的车头前方，用于获取田间机器人正前方视场的麦田区域图像；开发板，安装在所述田间机器人的机身内，通过串口与所述田间机器人的控制板连接进行控制，所述开发板通过USB接口与所述彩色摄像头连接并进行数据传输，所述开发板内存储有麦田集成模型；其中，采用所述麦田集成模型对所述彩色摄像头获取的麦田图像进行处理分析，并在所述开发板中进行计算和判断，根据判断结果向所述控制板输出指令；若发现麦田边界，则发送指令控制所述田间机器人停车或转弯。本发明还公开了使用该检测装置的麦田边界检测方法。

摘要： 公开车道边界检测装置、车道边界检测方法及车道边界检测用计算机程序。车道边界检测装置具有：识别部(31)，通过将由搭载于车辆(10)的摄像部(2)得到的表示车辆(10)的周边区域的图像输入到以针对每个像素识别在该像素中表示的物体的类别的方式学习的识别器，识别在图像的各像素中表示的物体的类别；以及检测部(32)，针对在图像中与本车道交叉的方向的每个像素列，沿着从该像素列的一端朝向另一端的扫描方向，依次根据在连续的预定数的像素群中表示的物体的类别的排列顺序、以及与扫描方向上的紧接着之前的像素群相当的位置是否为本车道内的判定结果，判定与该像素群相当的位置是否为本车道内，由此检测本车道的边界。

摘要： 本发明涉及边界检测装置和边界检测方法。边界检测装置(1)包括获取单元(11)、提取单元(13)和检测单元(15)。获取单元基于通过捕捉车辆的周围环境的图像而获得的信息，来获取视差图像。提取单元基于第一像素区域的视差梯度方向和第二像素区域的视差梯度方向，从视差图像的第一像素区域和第二像素区域提取预定像素区域。检测单元通过将至少一些由提取单元提取的多个预定像素区域连接到一起，来检测沿着道路而存在的台阶表面的边界。第一像素区域和第二像素区域将预定像素区域夹在中间。由第一像素区域的视差梯度方向与第二像素区域的视差梯度方向所形成的角度在直角的预定角度范围之内。

摘要： 本发明涉及一种车道边界检测装置以及车道边界检测方法，其减轻处理负载，并且稳定地检测车道边界。根据拍摄本车辆行驶道路的图像检测路面上的道路交通标线，根据检测的道路交通标线判定道路交通标线是否是3重线，并且基于上述检测的标线线宽和标线间隔，检测成对的减速标线的组。并且，在判定为上述3重线的情况下，根据上述检测的成对的减速标线的位置推定车道区分线的位置。

摘要： 本发明涉及一种基于边界注意力一致性的目标边界检测和目标分割模型，其主要技术特点是：包括级联在一起两个pix2pix模型，每个pix2pix模型均由生成器、判别器、损失函数组成，第一个pix2pix模型为目标边界检测模型(OBD模型)，其检测结果叠加在原始图像上用作第二个pix2pix模型的输入，第二个pix2pix模型为目标分割模型。本发明设计合理，在目标边界检测模型当中引入了边界注意力一致性用于增强对目标边界的注意力，进而检测到准确的目标边界，实现更准确的目标分割结果。

摘要： 本发明提供的晶圆膜层厚度检测方法及洗边边界检测方法中，所述晶圆表面设有多个扫描区；预设扫描路径，沿所述扫描路径对各所述扫描区进行扫描，得到各所述扫描区的第一扫描图像；对所述第一扫描图像进行数据处理，得到各所述扫描区的厚度值。过程简单，能够较快的得到所述晶圆膜层的厚度值；进一步的，通过对相邻的两个所述扫描区的厚度值进行差值计算；将所述差值与一预设阈值进行比较，根据比较结果得到洗边边界，其中，若所述差值不在所述预设阈值内，则判断两个所述扫描区之间的扫描边为洗边边界。由此，能够方便的得到洗边边界。