边界跟踪

摘要： 图像含有丰富的边缘信息,边缘检测在机器视觉研究领域至关重要。Canny算法边缘检测效果最佳,而传统Canny算法采用高斯滤波,在只考虑像素间空间位置关系的情况下容易造成边缘模糊。文中采用非线性双边滤波代替高斯滤波,滤除噪声的同时,可以有效地保持边缘信息;其次,使用改进的Sobel模板计算梯度,以突出边缘信息;针对传统的Canny边缘检测算法的阈值需要人为设定的问题,提出一种利用一阶、二阶差分梯度直方图并结合Otsu算法的自适应边缘检测算法,采用递归边界跟踪法连接边缘。所提方法不仅解决了Canny算法阈值选择的问题,也优化了Canny算法边缘提取效果。通过信噪比和连通数两种指标对实验结果进行分析,实验结果表明,相比传统Canny算法,改进算法检测出的边缘信息更完整,且边缘连接性更好。

摘要： 针对传统边界跟踪算法搜索范围较大、判断次数较多这一状况,在分析了游程编码方法的基础上提出了一种基于“弦”的边界跟踪算法。该算法以弦为搜索单位,不需要扫描所有边界点的八邻域。并且该算法在基于游程编码的连通域标记后可以直接进行轮廓提取,避免了传统边界跟踪算法在连通域标记后要先将连通域转换为光栅图像形式再提取轮廓的方式。实验结果表明,该算法相较于传统的边界跟踪算法,效率有了显著的提升。

摘要： 为实现煤岩界面精准识别,采集了鄂尔多斯李家壕煤矿矿区巷道掘进面原始图像,提出了基于机器学习的分类算法和基于数字图像处理的边界提取算法,该算法为提取连续单像素宽度边界提供了良好的基础.据此提出一种基于边界跟踪算法和人工神经网络的煤岩界面识别方法,从而为巷道掘进机和采煤机滚筒空间位置的调整提供依据.采用文章提出的方法对从陕西神木榆家梁采煤工作面采集的原始图像进行验证,提取到的煤岩边界与真实的煤岩界面基本吻合,验证了该方法的有效性和可靠性.

摘要： 运用MATLAB图像处理技术对直齿圆柱齿轮的参数测量方法进行了研究.通过机器视觉系统获取齿轮图像,并对其进行灰度化、 去噪、 二值化操作.按8邻域寻找齿轮孔区域并去除,运用Canny算子进行边缘检测;通过计算包含齿轮孔轮廓的最小矩形的尺寸得到齿轮孔直径.以8邻域边界跟踪法获得齿轮的单像素外轮廓.通过神经网络对外轮廓点分类的方法找到齿顶位置点和齿根位置点,运用最小二乘原理的圆拟合法计算齿顶圆和齿根圆直径;通过对齿顶或齿根图像进行膨胀操作后计算8连通区域的方法确定齿数;通过齿顶圆公式计算模数.编写齿轮参数测量软件并对6个直齿圆柱齿轮的参数进行了测量;通过与理论值的比较,验证了该方法的合理性.

摘要： 为实现四元三角网(Quaternary Triangular Mesh,QTM)对球面面状要素矢量数据的离散化及可视化,该文将基于栅格单元的"边界代数法"扩展到球面三角格网单元,提出了一种基于QTM格网的边界跟踪填充算法,主要内容包括:通过ETP投影实现球面QTM格网与平面三角格网的相互转换,建立矢量线角度与三角格元邻近搜索的对应关系;"边界跟踪"并记录边界格元进行分类处理;最终给出"边界跟踪"下两种不同的填充模式。实验表明,该算法实现了球面矢量多边形在QTM格网中的填充。

摘要： 为提高异形转子铜排截面积的测量精度,解决传统方法不能稳定、重复且高精度完成测量的问题,根据异形转子铜排的特殊性设计其截面积的图像测量系统.图像采集单元设计包括专用的照明和成像设计,以摄取到高品质图像.设计的图像处理算法为:基于颜色差异信息提取异形转子铜排试样截面区域;通过与原始彩色图像进行匹配膨胀获得截面完整区域;采用面积微元法基于边界跟踪所获的截面边缘图像及所有边界点位置坐标计算铜排试样截面积.以标准仿真图像及多型号的实际试样为对象进行实验,验证了本系统的合理性和有效性.%To measure the cross?sectional area of spceial?shaped rotor copper bar with higher accuracy, an image measure?ment system based on the particularity of spceial?shaped rotor copper bar was developed, which solved problems of poor stability and low repeatability in traditional methods. Aiming to capture high quality image, the design for image acquisition unit consisted of appropriative imaging and lighting. The image processing algorithm worked as follows. By using color difference information, the spceial?shaped rotor copper sectional area of the test sample was extracted. Combining with original color image, the sectional area was completed by matching expansion algorithm. The processing of boundary tracking obtained sectional edge image and the coordinate positions of all boundary points. Based on the results of boundary tracking, the cross?sectional area of test sample was calculated by microelement method in area. Furthermore, taking a standard image and different types of test samples as objects, experiments verify rationality and validity of the system.

摘要： 针对现有盲道识别算法实时性较差的问题,提出一种基于边界跟踪的高实时性盲道识别算法,主要包括精确识别和跟踪识别两个步骤.精确识别步骤主要计算初始帧的灰度共生矩阵,并通过聚类和Hough变换提取图像中盲道的边界直线.之后的跟踪识别步骤利用前一帧盲道边界位置估计当前帧边界所处的小范围ROI(感兴趣区域),在该区域中利用图像灰度梯度特征提取盲道边界位置,并通过判断前后帧盲道边界两侧颜色分布一致性检验跟踪的有效性:一致则有效,继续进行跟踪识别;反之转向精确识别步骤.对该算法进行多次实验,正常光照下每帧图像中盲道的精确识别和跟踪识别时间分别约为0.8 s和0.1 s,综合平均每帧识别时间显著降低,且盲道识别率达到90%以上,同时在阴影环境下的适应性良好.实验结果表明本文算法在保证识别率的前提下可显著提高盲道识别的实时性.%In order to solve the problem that existing blind sidewalk recognition algorithms have bad real-time performance,a highly real-time blind sidewalk recognition algorithm based on boundary tracking is proposed, mainlyincluding accurate recognition and tracking recognition. First, accurate recognition step mainly calculates gray levelco-occurrence matrix of the initial frame, and uses clustering and Hough transform to find the boundary lines of blindsidewalk in image. Then tracking recognition step takes over next frame. The location of blind sidewalk's boundary inprevious frame is used to predict the small-scale region of interest (ROI) of the boundary in current frame, andboundary lines in that region are extracted based on gray gradient feature. After that, the algorithm checks up thevalidity of tracking by estimating the consistency of color distribution on both sides of the boundary in previous and current frames: tracking is considered to be valid if the consistency is high, and tracking recognition step continues,otherwise accurate recognition step restarts. In many experiments, the time of accurate recognition and tracking recognition in each image frame under normal illumination are about 0.8 s and 0.1 s, respectively, and the average time of recognition per frame decreases significantly while the recognition rate of blind sidewalk is more than 90%.Meanwhile, the adaptability is good in shadow environment. Experimental results indicate that the algorithm can significantly enhance the real-time performance of blind sidewalk recognition in the premise of ensuring the recognition rate.

摘要： 数字图像特征提取是从计算机视觉和图像处理中分离出来的,图像特征提取是图像识别的重要部分,采用计算机来处理图像,找出图像中不变的特征,面向实际问题进行处理.文章主要研究图像特征提取的方法、特点等问题,为后续图像处理奠定基础.

摘要： 本课题研究的视觉测量方法以数控立铣刀为例,克服了在刀具几何参数检测中,依靠手动方式调节镜头时产生的误差.运用Matlab图像处理软件对CCD成像技术所得照片进行图像处理,将肉眼观测转变为计算机视觉检测.然后再对处理过的刀具图像进行边缘检测、边界跟踪、特征点检测,以得到清晰的刀具图像特征.

摘要： 边界跟踪方法是图像识别和图像测量过程中的重要预处理方法,它分为区域跟踪和曲线跟踪.本文主要介绍了一种基于曲线的边界跟踪的方法,并通过Matlab进行了仿真,提取到了较为理想的边界,同时还讨论了起始点、最大边界长度选取对边界跟踪结果的影响.

摘要： 本文中我们用自动机的方法表示了边界跟踪算法。对于矩形点阵上的图形,在4近邻和8近邻的邻接关系上,我们分别给出了从图形内部和从图形外围跟踪图形边界的算法。在此基础上,我们给出了生成Freeman链编码、缝隙码、定点链编码和差码的算法。

摘要： 边界跟踪方法是图像识别和图像测量过程中的重要预处理手段,但是传统的"爬虫"边界跟踪方法存在着准确性与速度上的矛盾.综合小窗口"爬虫"的快速性和大窗口"爬虫"的准确性提出了一种有记忆的变窗"爬虫"边界跟踪方法.这种"爬虫"在跟踪边界的过程中根据需要灵活变换窗口大小,并按"像素中心点到直线距离最近"规则填充断点.这种方法有效的解决了跟踪速度和跟踪准确性的矛盾,由于其具有记忆能力,所以对于陷阱和边缘分支问题也可以妥善解决.实验结果表明,该方法具有较理想的效果.

摘要： 深圳地处亚热带，天气系统复杂，中小尺度的天气系统多，且地域上东西狭长，靠山面海，导致气象灾害分布不均的特征十分明显。对于局地性强对流天气，以全市为单位发布预警信号，会让未出现灾害的地区的公众认为是空报；反之，全市不发布预警信号，出现灾害的地区的公众会认为是漏报[1]。为了提高预警发布的精细化程度，2007 年7 月深圳气象局正式实施气象灾害分区预警（简称分区预警）。分区预警具体指当预计全市只有部分区或区域达到预警发布标准时，仅对这些区或区域发布预警信号；或在全市统一发布信号时，对受气象灾害影响危害更大的区或区域，加挂更高一级预警信号。分区预警最大的特点是预警中引入了预警区域的表现形式，根据灾害防御特点、局地天气特点和天气预警能力，我们设计陆地上预警最小发布单元是街道办，海区预警是最小发布单元为东部海区和西部海区。分区预警中的预警信号仍沿用原来的11 类预警信号，只是预警信号从代表全市缩小到区或区域。分区预警的表现形式是一张在预警区域放置预警信号图标地图图片，表示预警信号的区域、颜色和级别。分区预警制作流程包括预警单元预处理、预警区域编辑、预警信号编辑、信息自动生成和发布四个环节。预警区域编辑环节中我们设计了常用组合区域和自定义区域，并利用边界跟踪技术提取边界。由于分区发布预警，不同区域用户收到的短信、传真、电视刊播信号及滚动字幕等消息各不相同，信息自动生成和发布环节能根据模版自动生成预警短信、传真、分区预警图片、报文、电视刊播信号及滚动字幕、气象灾害及预警信息直报邮件，供预报员预览、修改和审核，然后采用多线程技术分别将结果发送到不同的目的地，达到既减轻了预报员的工作量又缩短了预警制作时间的目的。

摘要： 本文提出多椭圆拟合的一种新算法:首先运用边界跟踪法探测边缘图中多个椭圆目标的轮廓线,根据曲线曲率检测出轮廓线上的角点,然后使用一对角点所在弧段的数据作椭圆拟合,接着清除已拟合椭圆的数据点,重复上述步骤逐个求出椭圆.实验表明,这一方法能快速、准确地拟合出图像中的所有椭圆.

摘要： 图像中目标物体的边缘是图像特征的重要属性，本文提出以边界跟踪法识别图像中目标物体边缘的方法，即在确定图像中目标物体边缘的基础上，根据这些像素的某些特征以“边界跟踪准则”找出目标物体上其他像素，从而识别目标物体的边缘。该算法的处理速度较慢，但对于边界点的判断相当精确，且识别的边界无中断。

摘要： 本文提出了一种快速抗噪声的边缘检测算法.首先对原始灰度图像应用快速Kirsch边缘检测算法.这样就得到了边缘的梯度和方向信息.然后基于这些信息进行边界跟踪,达到抗噪的效果,最后是细化和二值比,得到的是一个视觉上有意义的二值图像.用的是一个投票准则.为了检验本算法的有效性,将本算法与一些经典的边缘检测算子,如经典Kirsch,Canny算子的性能进行了比较.

摘要： 本文在充分考虑实际环境影响的前提下,提出了两种可行的处理方法:阈值分割法和边界跟踪法.同时,探讨了这两种方法各自的适用条件.实践表明:这两种方法能有效消除噪声的干扰,准确提取投影轮廓线.经过细化后的投影轮廓图像处理精度到达亚像素级,能满足工业三维测量的要求.

摘要： 提出了一种基于主动轮廓模型的医学图像三维重建目标区域的边界轮廓跟踪方法,该方法能够在多区域轮廓内外邻接的情况下保证轮廓跟踪的逻辑正确性,并且可以在轮廓成长过程中,主动定义非均匀分布的轮廓关键点以及利用参数交互决定轮廓跟踪的精度,从而使跟踪结果合理,且便于交互编辑及三维重建.

摘要： 对孔径为0.054 mm的淹没微孔处气泡的形成及运动特性进行了可视化实验，通过高速摄影得到了气泡形成过程中的实时图片，并对运动过程中的气泡边界进行了捕捉，获得了气泡在形成过程中的形变及运动特征。实验结果表明：气泡的整个形成及运动过程可根据气泡形态的变化分为生长、聚并、振荡和稳定四个阶段，各阶段气泡尺寸及高宽比的变化规律不同；气泡聚并阶段中高宽比出现增强型波动趋势，而在振荡阶段则相反；气体流量的增大减小了气泡形成时间，增大了聚并及振荡时间。

摘要： 本发明涉及一种结合聚类分析和边界跟踪法的SAR海洋内波条纹识别方法，首先，对从欧空局网站或者其他平台获取的内波SAR原始数据进行滤波预处理，获取识别图像场景每一像元的灰度值；其次，将滤波后的图像进行K‑mean聚类分析，并根据类别更换图像的灰度值；然后对新的灰度图像进行边界跟踪，绘制出较明显的内波条纹的轮廓。本发明的方法能够识别出内波发生处的较明显的条纹区域，从而为海下安全监测提供技术支持，为做好海下安全工作提供服务。

摘要： 本发明公开了一种基于边界跟踪的人体尺寸测量方法，首先采用多线程技术实现了正侧面图像的同步拍摄；接着提出了一种基于优先搜索方向的边界跟踪算法获得正面和侧面图像中的人体轮廓，在此基础上，研究了人体关键特征点的定位方法，建立了人体主要尺寸的计算模型，最终得到人体的主要尺寸。本发明提出的人体尺寸测量方法成本低且有较高的准确性和较好的可操作性。

摘要： 本发明提供了一种边界跟踪方法及装置，所述方法包括：提取边界点集合；从边界点集合中选取第一种子点；循环执行第一跟踪步骤，直至满足第一结束条件；第一跟踪步骤包括：在第一种子点的邻域中查找到满足第一目标条件的像素点作为第一目标点，将第一目标点作为更新后的第一种子点；第一目标条件包括：属于边界点集合且在之前执行的第一跟踪步骤中未作为第一目标点；第一结束条件包括：在第一种子点的邻域中未查找到满足第一目标条件的像素点；将依次查找到的第一目标点或者第一种子点，作为按照顺序跟踪到的第一目标区域的边界点。可见本发明由于是先提取边界点集合，再根据边界点集合进行边界跟踪，不需要重复扫描从而减少了工作量。

摘要： 本发明公开了一种基于金字塔和谷点边界跟踪的气泡图像分割方法，该方法是建立在金字塔和谷点边界跟踪的基础之上的，包括图像预处理，图像缩小，谷点边界扫描，端点检测及联结，区域合并，分割结果映射等，该方法可以一次性检测出所有谷点(也就是气泡边界)，算法不受气泡中白色光点的影响，而不用作图像阈值处理，就可以直接得到谷点边界的二值图像。

摘要： 本发明公开了一种基于边界跟踪和伪彩着色的手机动漫人物创作方法，包括以下步骤：1)对原图像实施自动边界跟踪并在边界处做出标记；2)对部分边界进行手工的辅助划定；3)将边界内区域从原图中剥离出来；4)将剥离出来的图像粘贴到目标图像中；5)伪彩着色。本发明使用简单实用的数字图像处理算法，注意减少数据量和提高CPU运行效率，使受制约于手机屏幕尺寸和手机计算能力的手机动漫作品具有低廉的创作成本和快速的运行效果。

摘要： 本发明公开一种基于逐行扫描的二值图像边界跟踪方法，应用于图像处理领域，针对现有图像边界跟踪算法不能同时兼顾边界跟踪的速度和准确度的问题；本发明首先，标记出目标轮廓上的像素点；然后，按照每行像素点从左到右的顺序，从上到下逐行扫描二值图像，当遇到一个未放入任何边界片段的边界轮廓点时，依次对其摩尔邻域内P1，P2，P3，P6位置的边界轮廓点执行边界连接判断操作，最后逐行扫描结束，输出目标的有序边界轮廓。

摘要： 本发明涉及一种结合聚类分析和边界跟踪法的SAR海洋内波条纹识别方法，首先，对从欧空局网站或者其他平台获取的内波SAR原始数据进行滤波预处理，获取识别图像场景每一像元的灰度值；其次，将滤波后的图像进行K‑mean聚类分析，并根据类别更换图像的灰度值；然后对新的灰度图像进行边界跟踪，绘制出较明显的内波条纹的轮廓。本发明的方法能够识别出内波发生处的较明显的条纹区域，从而为海下安全监测提供技术支持，为做好海下安全工作提供服务。

摘要： 本发明公开了一种基于边界跟踪的人体尺寸测量方法，首先采用多线程技术实现了正侧面图像的同步拍摄；接着提出了一种基于优先搜索方向的边界跟踪算法获得正面和侧面图像中的人体轮廓，在此基础上，研究了人体关键特征点的定位方法，建立了人体主要尺寸的计算模型，最终得到人体的主要尺寸。本发明提出的人体尺寸测量方法成本低且有较高的准确性和较好的可操作性。

摘要： 本发明提供了一种边界跟踪方法及装置，所述方法包括：提取边界点集合；从边界点集合中选取第一种子点；循环执行第一跟踪步骤，直至满足第一结束条件；第一跟踪步骤包括：在第一种子点的邻域中查找到满足第一目标条件的像素点作为第一目标点，将第一目标点作为更新后的第一种子点；第一目标条件包括：属于边界点集合且在之前执行的第一跟踪步骤中未作为第一目标点；第一结束条件包括：在第一种子点的邻域中未查找到满足第一目标条件的像素点；将依次查找到的第一目标点或者第一种子点，作为按照顺序跟踪到的第一目标区域的边界点。可见本发明由于是先提取边界点集合，再根据边界点集合进行边界跟踪，不需要重复扫描从而减少了工作量。

摘要： 本实用新型提供一种三坐标测量机专用边界跟踪器，包括：该专用边界跟踪器为一不规则立方体，该不规则立方体为在一规则的正立方体上开设两个V型槽和一个矩形槽而形成，其中，所述两个V型槽开设于所述立方体相邻两个面且沿该正立方体的对角线轴对称；所述矩形槽开设于所述正立方体的对角线轴的端处；所述不规则立方体的正投影视图为一沿对角线镜像对称的多边形，在该正投影视图中，所述两个V型槽正投影形成的V型角的两条中线分别与所述矩形槽正投影形成的两条边齐平。本实用新型提供的三坐标测量机专用边界跟踪器，可以广泛应用于对工件边界的快速坐标测量，效率和精度都大幅度提高，返工率大大降低。