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计算机应用研究 2012年第9期29卷 3525-3527页

作者：尹玄武王贵锦施陈博何贝刘博廖庆敏清华大学电子工程系北京100084 清华大学深圳研究生院广东深圳518055

针对现代高速生产线上PET瓶胚口的缺陷检测问题,提出了一种基于RANSAC和灰度一致性的PET瓶胚口缺陷检测算法。算法利用RANSAC方法精确定位瓶胚口区域,然后利用瓶胚口区域内的灰度一致性进行缺陷检测。实验证明,该算法准确率高、速度快,... 详细信息

针对现代高速生产线上PET瓶胚口的缺陷检测问题,提出了一种基于RANSAC和灰度一致性的PET瓶胚口缺陷检测算法。算法利用RANSAC方法精确定位瓶胚口区域,然后利用瓶胚口区域内的灰度一致性进行缺陷检测。实验证明,该算法准确率高、速度快,对于640×480图像的检测速度为10 ms/帧,完全满足高速生产线的检测需求。

关键词：工业检测 PET瓶胚口随机抽样一致性椭圆拟合灰度一致性

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结合三维边缘特征约束的网格模型优化方法

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地球信息科学学报 2024年第5期26卷 1138-1150页

作者：张昊王竞雪谢潇辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123000 中国科学院沈阳应用生态研究所辽宁省环境计算与可持续发展重点实验室沈阳110116

对于具有复杂几何结构特征的建筑物,三维网格模型重建结果易存在表面扭曲、边缘特征平滑的问题,无法较好地反映重建目标的真实信息。针对上述问题,本文提出一种结合三维边缘约束的网格模型优化方法。该方法以OpenMVS算法得到的初始网格... 详细信息

对于具有复杂几何结构特征的建筑物,三维网格模型重建结果易存在表面扭曲、边缘特征平滑的问题,无法较好地反映重建目标的真实信息。针对上述问题,本文提出一种结合三维边缘约束的网格模型优化方法。该方法以OpenMVS算法得到的初始网格为基础数据,利用变分原理构建能量函数,将网格模型优化问题转换为能量函数最小化问题。首先,从多视图像中提取三维边缘点,以三维边缘点构成的边缘轮廓来定位网格模型边缘区域;接着,利用灰度一致性测度构建数据项,利用顶点自身曲率构建平滑项,利用三维边缘轮廓约束构建附加约束项,将3个约束项构建为一个总体能量函数;最后,采用梯度下降法迭代求解总体能量函数最小值,将梯度变化量分配到网格模型的顶点上来驱动网格形变,以此优化模型。选取Strecha数据集中两个真实室外场景和ETH3D数据集中一个真实室内场景进行优化实验,使用ETH3D评估框架对实验结果进行评估。结果表明,经本文算法优化后的网格模型完整度和精度最高为89.76%、94.45%,本文算法在解决复杂几何结构建筑物模型边缘优化问题的基础上,提高了建筑物模型的准确程度。

关键词：网格模型优化灰度一致性正则化边缘约束能量函数变分法梯度下降法迭代求解

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高分辨率遥感影像道路分割算法研究

高分辨率遥感影像道路分割算法研究

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作者：马文河海大学

学位级别：硕士

自从SPOT-5、IKONOS、QuickBird等卫星成功发射并投入商业运行以来,遥感应用进入了一个新时代,相应地,对高分辨率遥感影像的处理和信息提取提出了新的要求。从遥感影像上自动提取道路是摄影测量与遥感领域的难题和重点,它对于摄影测量... 详细信息

自从SPOT-5、IKONOS、QuickBird等卫星成功发射并投入商业运行以来,遥感应用进入了一个新时代,相应地,对高分辨率遥感影像的处理和信息提取提出了新的要求。从遥感影像上自动提取道路是摄影测量与遥感领域的难题和重点,它对于摄影测量和遥感影像分析自动化起到至关重要的作用。通过影像分割实现道路影像的二值化,进而在二值图像上提取道路是一个具有代表性的研究方向。本文研究的主要内容是道路图像分割算法。针对城市高分辨率遥感影像中典型道路段的具体特性,采用相应算法将遥感影像的道路段分割出来,为道路的最终提取提供准备。论文的研究内容如下: (1) 详细分析了现有的一些基于特定理论和方法的高分辨率遥感影像分割技术,并总结了各方法的优缺点;(2) 详细研究了基于最大内间方差法的多类目标图像分割算法,总结了将其直接用于分割道路影像的局限性;(3) 提出了两种新的适合于城市高分辨率遥感影像的分割方法——基于道路局部灰度一致性的图像分割方法和基于综合特征的图像分割方法。基于道路局部灰度一致性的图像分割方法考虑将图像灰度信息和空间位置信息相结合对影像进行分割,实验结果表明该方法分割效果较好,能对复杂的高分辨率遥感影像进行快速分割。基于综合特征的图像分割方法综合了影像的灰度特征和纹理特征对道路图像进行模糊聚类分割,克服了原来利用单特征进行分割的缺陷。

关键词：影像分割高分辨率遥感影像最大内间方差法灰度一致性综合特征

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递变能量X射线图像序列融合算法研究

递变能量X射线图像序列融合算法研究

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作者：魏交统中北大学

学位级别：硕士

递变能量X射线成像技术是针对复杂结构件无法进行高动态正常成像而提出的，通过递变能量图像序列获取、重组及融合，扩展成像系统动态范围，完整再现工件结构信息。目前该技术中的图像融合算法，是基于理想单能情况下灰度—电压—厚度... 详细信息

递变能量X射线成像技术是针对复杂结构件无法进行高动态正常成像而提出的，通过递变能量图像序列获取、重组及融合，扩展成像系统动态范围，完整再现工件结构信息。目前该技术中的图像融合算法，是基于理想单能情况下灰度—电压—厚度模型进行加权融合，但由于X射线的实际多谱性，其融合权值需在人工参与下进行动态调整，从而限制了该技术的工程应用。为此本文进行递变能量的X射线图像序列的融合算法研究，强调融合过程的自适应性和融合结果的物理表征意义。首先，采用基于主成分分析的方法对递变能量X射线图像序列融合，通过图像序列的各主成分，获取融合图像，实现了融合权值的自适应获取;其次，提出了基于图像灰度一致性的融合方法，借助图像间距离，构建融合模型，求解模型后获取融合权值，得融合图像，使融合权值具有物理表征意义;最后，针对前两种方法中每个电压下的图像整体参与融合，其过曝光和欠曝光区域的参与降低了融合质量，以及缺乏判断参与融合图像序列的截止机制问题，提出了基于X射线图像有效区域提取的融合方法，该方法通过建立图像质量评价模型实现有效区域的自适应提取，通过递归融合实现图像序列的自适应截止。实验表明：论文提出的三种方法均能完整再现复杂工件的结构信息，但是究其结果的物理表征意义来看，基于X射线图像有效区域提取的融合方法的融合结果更接近实际图像。

关键词：递变能量 X射线图像主成分分析灰度一致性有效区域

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