检索结果-南通市图书馆

作者：王志敏东华大学

学位级别：硕士

椭圆是自然界最常见的几何形状之一,现实中的许多物体都具有椭圆的几何特征。在计算机视觉领域,椭圆检测一直是一项基础、重要的任务。在实际应用中,目前的椭圆检测算法还面临着许多问题,例如漏检小椭圆、复杂背景下的目标检测结果中会... 详细信息

椭圆是自然界最常见的几何形状之一,现实中的许多物体都具有椭圆的几何特征。在计算机视觉领域,椭圆检测一直是一项基础、重要的任务。在实际应用中,目前的椭圆检测算法还面临着许多问题,例如漏检小椭圆、复杂背景下的目标检测结果中会出现重复椭圆、检测速度不够快难以在线应用等。针对这些问题,本文提出了基于弧段提取的椭圆检测算法,该算法用双阈值从图像边缘中提取出椭圆弧段,将不同类别的三段弧组成三元组,三元组受到弧的相对位置、极性和帕斯卡定理的约束,经过参数估计后得到候选椭圆,最后再去除假椭圆和重复椭圆。与其他先进方法相比,本文方法在检测速度上提高了10%以上的同时检测精度也在处于领先位置。本文的主要研究工作和取得的成果如下:（1）利用Canny边缘检测算法得到图像边缘,基于像素点的梯度和连接性得到边缘弧段,使用三角形面积法去除曲率过低的弧段,最后使用双阈值方法准确地删除噪声、保留小椭圆弧段,解决漏检小椭圆的问题。将三元组中是否包含同一段弧和拟合出的椭圆参数是否接近作为重复椭圆的判断依据,将重复椭圆中分数最高的椭圆作为检测结果,删除其他椭圆,解决了检测结果中出现重复椭圆的情况。（2）为了加快算法的运行速度,在弧相对位置约束的基础上,加入了弧极性和帕斯卡定理约束条件,对弧段组成的三元组进行筛选,大量减少了参与拟合的三元组数量。（3）搭建了一个简易的单目视觉系统,利用椭圆检测的方法识别和定位椭圆物体,该方法不仅能够估计出椭圆物体在三维空间中的位置,还能估计出该物体的椭圆参数,并进行实验证明了该方法的有效性。

关键词：椭圆检测弧段提取帕斯卡定理参数估计

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一种新的基于弧段提取的椭圆检测方法

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计算机测量与控制 2015年第2期23卷 587-589,592页

作者：王春芳高煜妤燕山大学里仁学院河北秦皇岛066004

为了克服椭圆检测过程中对椭圆完整性和边缘梯度信息依赖性较强的缺点,提高椭圆目标的检测速度,提出了一种新的基于弧段提取的椭圆拟合方法;首先将梯度方向符号相同的相邻边缘点连接成弧段,然后根据弧段的凸性和象限分类定义新的弧选择... 详细信息

为了克服椭圆检测过程中对椭圆完整性和边缘梯度信息依赖性较强的缺点,提高椭圆目标的检测速度,提出了一种新的基于弧段提取的椭圆拟合方法;首先将梯度方向符号相同的相邻边缘点连接成弧段,然后根据弧段的凸性和象限分类定义新的弧选择策略,利用位置约束和弧对的椭圆中心估计提取候选椭圆,最后采用改进的拟合算法拟合椭圆;实验结果表明,基于弧段提取的椭圆拟合方法相对于LMEDS算法和RHT3具有更好的准确性、鲁棒性和稳定性,实时性也有一定的提高。

关键词：椭圆检测弧段提取凸性象限分类位置约束

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局部高光法兰内径椭圆鲁棒性精确提取方法

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激光与光电子学进展 2024年

作者：杜斌斌刘常杰天津大学精密测试技术及仪器全国重点实验室

在液化天然气(LNG)卸料过程中，法兰对接定位是其关键环节。法兰内径椭圆轮廓精确提取是基于椭圆特征曲线对法兰实现姿态定位的前提。针对目前的椭圆提取方法不能很好地完成存在局部高亮光斑下法兰内径的精确提取，提出一种鲁棒性法兰... 详细信息

在液化天然气(LNG)卸料过程中，法兰对接定位是其关键环节。法兰内径椭圆轮廓精确提取是基于椭圆特征曲线对法兰实现姿态定位的前提。针对目前的椭圆提取方法不能很好地完成存在局部高亮光斑下法兰内径的精确提取，提出一种鲁棒性法兰内径椭圆提取方法。首先，通过YOLOv4定位图像中的法兰区域，缩小目标范围；然后采用基于圆弧邻接矩阵的检测方法初步提取法兰内径椭圆，最后建立几何约束逐步逼近法兰内径边缘，针对其局部边缘存在的高亮光斑，通过圆弧曲率特性和由弧段分割成的线段之间斜率变化特性对提取的椭圆弧段进一步优化处理，并利用优化后的弧段拟合椭圆。采用大口径LNG卸料法兰对该方法的椭圆提取精度和鲁棒性进行验证实验，结果表明：该方法的椭圆提取误差稳定在一个像素以内，采用基于椭圆特征曲线的单目视觉对法兰中心进行定位，与全站仪测量结果相比，最大误差为1.93mm，满足复杂工业现场的测量要求。

关键词：椭圆检测法兰内径 YOLOv4 弧段提取几何约束姿态定位

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基于多重去伪的快速椭圆检测算法研究

基于多重去伪的快速椭圆检测算法研究

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作者：易昊朗东华大学

学位级别：硕士

在计算机视觉领域中,检测和识别几何形状一直是一项重要的基础任务,而圆是自然界最基本的几何形状之一。通过透视投影到二维平面后,圆都会呈现椭圆的形状,因此,检测椭圆在检测细胞、虹膜和圆形工件等领域都有广泛应用。对图像中的椭圆... 详细信息

在计算机视觉领域中,检测和识别几何形状一直是一项重要的基础任务,而圆是自然界最基本的几何形状之一。通过透视投影到二维平面后,圆都会呈现椭圆的形状,因此,检测椭圆在检测细胞、虹膜和圆形工件等领域都有广泛应用。对图像中的椭圆进行快速、精确的检测有着广阔的应用前景和极大的研究价值。针对传统椭圆检测算法中弧段提取错误率较高、椭圆检测精度较低和检测速度较慢等问题,本文提出了一种基于多重去伪的快速椭圆检测算法。该算法首先对输入图像进行图像增强和边缘检测以提取边缘信息,再利用八邻域跟踪方法提取弧段,然后通过基于多重去伪的椭圆检测方法将弧段拟合成初始椭圆并去除其中的错误检测。本文的主要研究内容及工作如下:(1)针对输入图像不清晰的问题,本文提出了一种基于图像增强的预处理方法,通过对点和邻域的操作分别进行平滑和锐化处理,进而通过频域法进行滤波和去噪,增强图像的同时保护目标边缘特征。通过此预处理环节能够有针对性地增强图像局部特征,扩大不同特征之间的差异,使得边缘更好地被检测。(2)针对传统弧段提取方法提取弧段精确度较低的问题,本文提出了一种基于邻域跟踪的弧段生成方法。首先利用基于自适应阈值的Canny算子提取图像边缘信息,然后利用八邻域跟踪法连接边缘点构成弧段,最后利用基于弓弦比的弧段去伪方法对弧段进行筛选过滤。通过本文的弧段生成方法,能够从输入图像中准确地提取到属于椭圆的弧段,并且显著地去除伪弧。(3)针对检测算法拟合椭圆检测率低、错误率高的问题,本文设计了一种基于多重去伪的椭圆检测方法。首先利用基于梯度、凹凸性和位置信息的约束方法对弧段进行分类后组合成弧段三元组,然后基于几何性质与霍夫变化结合的方法将弧段三元组拟合成初始椭圆,最后利用基于局部与全局结合的多重去伪方法对初始椭圆集进行去伪,去除其中的错误检测。通过多重去伪的椭圆检测方法,从弧段中快速地拟合出目标椭圆,提升算法的精确度的同时减少计算时间。(4)利用公共数据集分析了本文算法的表现,并与其他算法进行了交叉对比实验。首先根据主要阈值对算法精度和运行时间的影响确定阈值的取值;其次验证了本文提出的弧段生成方法提取弧段的准确性;然后分析了椭圆局部和全局去伪环节对于算法精度和速度的影响,展示了本方法有效去除错误椭圆的能力;最后进行交叉对比实验,验证了本文提出算法的准确性和快速性。

关键词：边缘检测邻域跟踪弧段提取霍夫变换椭圆检测

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基于视频图像的车轮检测与跟踪研究

基于视频图像的车轮检测与跟踪研究

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作者：姜炜华中科技大学

学位级别：硕士

车轮的图像检测与跟踪在安防、智能交通等领域有着重要的应用价值,本文对基于视频图像的车轮检测与跟踪进行了深入研究。本文首先研究了车轮检测,由于Hough变换法可以很好的抑制图像噪声,因此本文以Hough变换法为车轮检测算法的基础,但... 详细信息

车轮的图像检测与跟踪在安防、智能交通等领域有着重要的应用价值,本文对基于视频图像的车轮检测与跟踪进行了深入研究。本文首先研究了车轮检测,由于Hough变换法可以很好的抑制图像噪声,因此本文以Hough变换法为车轮检测算法的基础,但目前基于离散边缘点的Hough变换法存在计算量大、内存占用多等缺陷。由于弧段比离散边缘点包含更加完整和准确的几何形状信息,可以排除其他无关边缘点的干扰,因而本文提出以弧段组合代替离散边缘点作为车轮检测数据的思想。首先需要从图像大量离散边缘点中提取弧段,为了消除图像的噪声、孤立点的影响,正确获得车轮检测需要的弧段,本文提出了一种简单高效的车轮轮廓的弧段提取方法。由于所提取的弧段通常是车轮轮廓的一部分,为了进一步提高算法的运行效率,本文设计了同属一个车轮轮廓的弧段组合方法。然后以弧段组合所包含的边缘点数据为基础,采用Hough变换法进行车轮检测,并根据可靠度指标和相似度指标对检测结果进行筛选。之后使用本文所设计的车轮检测算法在现实图像上进行实验验证,实验结果表明该算法具有较好的准确性和鲁棒性。检测到车轮的具体位置后,为了实现对运动车轮的行为理解,本文对车轮跟踪进行了深入研究。针对实际应用环境,本文选用核相关滤波器跟踪算法对车轮进行跟踪,并对核相关滤波器进行了适当改进。然后根据车轮跟踪过程的三种状态设计了整个跟踪流程。最后实验测试了该算法的跟踪效果,实验结果表明该算法能够实时准确的检测与跟踪实际应用环境中的运动车轮。

关键词：车轮检测 Hough变换弧段提取弧段组合车轮跟踪核相关滤波器

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