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基于hu不变矩的图像形状特征提取研究

网络安全技术与应用 2017年第10期 46-47页

作者：刁彦华孟子钰王晓君河北科技大学(石家庄)信息科学与工程学院河北050018

本文提出一种基于形状的图像特征提取方法。首先用Canny算子和形态学算子分别对图像进行轮廓提取。通过对相同形状图像进行放大、缩小、旋转等变换计算归一化中心矩、hu不变矩、离心率,并对不同形状的图像进行上述操作,结果表明不变矩... 详细信息

本文提出一种基于形状的图像特征提取方法。首先用Canny算子和形态学算子分别对图像进行轮廓提取。通过对相同形状图像进行放大、缩小、旋转等变换计算归一化中心矩、hu不变矩、离心率,并对不同形状的图像进行上述操作,结果表明不变矩、离心率能较好地对图像形状进行描述,具有很高的应用价值。

关键词：轮廓提取形状特征 Canny算子形态学算子 hu不变矩离心率

基于hu特征和改进Harris角点的零件快速匹配方法

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激光杂志 2022年第5期43卷 139-144页

作者：姚明磊张晓玲夏丽娟江苏理工学院电气信息工程学院江苏常州213001

针对零件图像匹配过程中匹配时间长、查准率低等问题,提出了一种基于hu不变矩特征和改进Harris角点的零件快速匹配方法。首先对待匹配图像进行预处理,用最大类间方差法进行图像分割并通过多边形逼近获取目标轮廓。然后提取目标轮廓的hu... 详细信息

针对零件图像匹配过程中匹配时间长、查准率低等问题,提出了一种基于hu不变矩特征和改进Harris角点的零件快速匹配方法。首先对待匹配图像进行预处理,用最大类间方差法进行图像分割并通过多边形逼近获取目标轮廓。然后提取目标轮廓的hu不变矩特征和模板特征进行粗匹配获得候选零件轮廓,再采用改进Harris角点提取方法获取角点、剔除非拐点并构造投票矩阵获取轮廓的顶点,最后拟合零件轮廓最长边,根据拟合直线的角度校正零件图像后进行基于灰度的快速匹配。实验结果表明:该方法相较传统方法精度提高3%以上,速度快22%以上。

关键词： Harris角点 hu不变矩图像校正图像匹配

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hu矩匹配方法在显微视觉目标识别中的应用

华中科技大学学报（自然科学版） 2015年第S1期43卷 148-151页

作者：肖俊黄心汉杨坤华中科技大学自动化学院湖北武汉430074

在介绍了传统模板匹配算法原理的基础上,分析了该算法在识别和定位目标方面的不足之处,并对其进行了改进,提出将hu不变矩的模板匹配方法应用在显微视觉目标识别中.实验结果表明:采用hu不变矩的模板匹配算法解决了传统方法存在的对目标... 详细信息

在介绍了传统模板匹配算法原理的基础上,分析了该算法在识别和定位目标方面的不足之处,并对其进行了改进,提出将hu不变矩的模板匹配方法应用在显微视觉目标识别中.实验结果表明:采用hu不变矩的模板匹配算法解决了传统方法存在的对目标的旋转无法识别的问题,在目标识别上具有旋转和平移不变性,提高了目标识别的准确性.

关键词：显微视觉伺服模板匹配匹配方法 hu不变矩目标识别

基于hu-DBN的低分辨图案编码识别方法研究

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西北工业大学学报 2020年第6期38卷 1218-1224页

作者：张天凡李哲景啸胡斌朱亚辉湖北工程学院经济与管理学院湖北孝感432100 西北工业大学自动化学院陕西西安710072 陕西学前师范学院陕西西安710072

图案编码是移动机器人视觉导航中全局定位的关键参照物。通过降低图像编码的影像尺寸和质量有助于减少运算量,以提升算法实时性,但对应特征图像更易受以运动模糊为主的干扰而影响识别的准确性,使得定位失败进而造成整个多智能体控制系... 详细信息

图案编码是移动机器人视觉导航中全局定位的关键参照物。通过降低图像编码的影像尺寸和质量有助于减少运算量,以提升算法实时性,但对应特征图像更易受以运动模糊为主的干扰而影响识别的准确性,使得定位失败进而造成整个多智能体控制系统失效。提出了一种优化的低分辨率特征图像码识别方法,在预处理部分将特征图像转换为其hu不变矩的特征信号矩阵,再将特征图像作为一个特征分量补充到该特征信号矩阵中,通过构建的hu-DBN神经网络信号分类器对信号矩阵进行学习,从而实现低分辨率自定义图像特征码影像在较高运动容差条件下的准确识别。既避免了经典模式识别依赖模型经验、场景适应性差的问题,同时也避免了直接使用如YOLO等深度学习方法带来的高运算量和识别效率问题。通过移动机器人实例部署展开测试,通过搭载分辨率为640×480图像传感器移动机器人实例展开测试,在0.5 m/s运动速度时平均识别率为96.3%,证明了所提方法的有效性。

关键词：图像特征码低分辨动态影像 hu不变矩深度置信网络移动机器人视觉定位

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基于FPGA与卷积神经网络的零件识别系统

仪表技术与传感器 2023年第4期 72-76,82页

作者：赵攀峰王一群中国人民大学北京100872 北京信息科技大学北京100192

针对工业领域零件生产线分拣系统存在识别速度慢、准确率较低的问题,设计了基于FPGA与卷积神经网络的零件识别系统。采用FPGA作为硬件平台,采集零件图像,对图像进行预处理,读取hu不变矩作为零件形状特征,将该特征作为卷积神经网络的输入... 详细信息

针对工业领域零件生产线分拣系统存在识别速度慢、准确率较低的问题,设计了基于FPGA与卷积神经网络的零件识别系统。采用FPGA作为硬件平台,采集零件图像,对图像进行预处理,读取hu不变矩作为零件形状特征,将该特征作为卷积神经网络的输入,实现不同零件类型的自动识别,完成了系统硬件和软件的设计。实验表明系统检测的平均准确率为98.24%,速度为875 ms/次,对光照和姿态有较强的鲁棒性,在生产线零件分拣系统应用中有一定的推广价值。

关键词： FPGA 卷积神经网络零件识别 hu不变矩

基于改进MEANSHIFT的可见光低小慢目标跟踪算法

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信号处理 2022年第4期38卷 824-834页

作者：胡亮杨德贵王行廖祥红中南大学航空航天学院湖南长沙410083 中南大学自动化学院湖南长沙410083

由于低小慢目标强机动性、易畸变等特点导致对其跟踪定位误差大、精确度低,本文针对这一难题提出了一种基于多特征融合与区域生长的Meanshift低小慢目标跟踪算法。首先根据人工标定的目标初始位置截取ROI(region of interest)区域,提取... 详细信息

由于低小慢目标强机动性、易畸变等特点导致对其跟踪定位误差大、精确度低,本文针对这一难题提出了一种基于多特征融合与区域生长的Meanshift低小慢目标跟踪算法。首先根据人工标定的目标初始位置截取ROI(region of interest)区域,提取ROI区域的灰度直方图以及HOG(梯度方向直方图)特征,融合两特征建立目标的二维描述模板,然后结合目标模板与候选模板之间的Bhattacharyya相似系数以及ROI区域与候选区域之间的hu矩的欧氏距离构建新的算法收敛判据,最后利用区域生长方法分析目标面积变化建立模板更新机制。通过在公开数据集LaSOT以及自行采集的4个图像序列上与同类算法的实验表现,表明本文算法对低小慢目标强机动与畸变不敏感,跟踪效果稳定,在一定的约束条件下,算法的跟踪精度可到达95%以上,具有较强的应用价值。

关键词：低小慢目标跟踪特征融合 Meanshift 区域生长 hu不变矩

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煤矸石分拣机器人动态目标稳定抓取轨迹规划

工矿自动化 2022年第4期48卷 20-30页

作者：马宏伟孙那新张烨王鹏曹现刚夏晶西安科技大学机械工程学院陕西西安710054 陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室陕西西安710054

针对机器人分拣煤矸石时,因输送带打滑、左右摆动而造成矸石定位不准确、机械臂末端抓取失败和载荷冲击等问题,提出了一种基于机器视觉的煤矸石分拣机器人动态目标稳定抓取轨迹规划方法。首先,采用基于hu不变矩图像匹配算法对目标矸石... 详细信息

针对机器人分拣煤矸石时,因输送带打滑、左右摆动而造成矸石定位不准确、机械臂末端抓取失败和载荷冲击等问题,提出了一种基于机器视觉的煤矸石分拣机器人动态目标稳定抓取轨迹规划方法。首先,采用基于hu不变矩图像匹配算法对目标矸石进行匹配识别并获取目标矸石位姿;其次,分别建立机器人和相机-机器人运动学方程,并进行正逆求解,实现基于视觉的目标矸石精确定位;最后,采用位置-速度-加速度三环PID控制算法进行目标矸石动态跟踪,即位置环控制器的输入为获取的目标矸石精确位置,位置环控制器的输出作为速度环控制器的输入,速度环控制器的输出作为加速度环控制器的输入,将加速度环控制器的输出叠加到伺服电动机上,使机械臂末端与目标矸石达到位置、速度同步运动的效果,实现平稳快速抓取。采用Matlab对三环PID控制算法、三维比例导引算法和三维偏置比例导引算法进行仿真对比,结果表明:对动态目标的跟踪抓取在追随式、同步式和拦截式3种情况下,三环PID控制算法的响应时间、跟踪抓取时间均较比例导引算法及偏置比例导引算法短,且三环PID控制算法在整个过程中各轴速度、加速度连续、平滑,没有出现突变情况,可实现动态目标同步跟踪、精准抓取。在煤矸石分拣系统平台上应用三环PID控制算法、比例导引算法和偏置比例导引算法进行适应性实验,结果表明:3种算法在机器人运行时各个关节均未超限;三环PID控制算法完成抓取的平均时间比比例导引算法和偏置比例导引算法短;三环PID控制算法在抓取点的平均速度偏差在1 mm/s左右,跟踪速度偏差较小,可满足对高速度目标的同步跟踪、精准抓取要求。

关键词：煤矸石分拣机器人动态目标目标矸石跟踪抓取 hu不变矩位置-速度-加速度三环PID控制拦截式追随式同步式

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滑坡遥感影像的傅里叶描述子轮廓特征提取

无线电工程 2022年第10期52卷 1775-1780页

作者：赵志鹏张锦太原理工大学矿业工程学院山西太原030024

针对遥感影像滑坡的轮廓不受地域、滑坡种类、纹理和颜色特征影响的特点,且同时具有很好的旋转及尺度不变性,是滑坡遥感影像中较为稳定的一项特征,提出了一种基于傅里叶描述子进行滑坡遥感影像轮廓特征提取的方法。创建了一个小型滑坡... 详细信息

针对遥感影像滑坡的轮廓不受地域、滑坡种类、纹理和颜色特征影响的特点,且同时具有很好的旋转及尺度不变性,是滑坡遥感影像中较为稳定的一项特征,提出了一种基于傅里叶描述子进行滑坡遥感影像轮廓特征提取的方法。创建了一个小型滑坡遥感影像样本库,在这些滑坡影像的基础上,通过傅里叶描述子低频特性选取少量的描述子对滑坡轮廓进行重构;利用hu不变矩验证了滑坡轮廓平移、旋转和尺度的不变性;以多分类支持向量机进行分类。通过验证表明,傅里叶描述子可以有效地提取滑坡的轮廓特征,识别效果优于hu不变矩和融合特征(傅里叶描述子和hu不变矩)。

关键词：滑坡轮廓傅里叶描述子 hu不变矩支持向量机

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基于特征融合的减振垫缺陷分类

组合机床与自动化加工技术 2022年第5期 142-145页

作者：朱振坤孙渊上海电机学院机械学院上海201306

针对单一特征在减振垫缺陷描述上不够准确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的减振垫缺陷分类方法。首先,通过词袋(BoW)模型聚类SURF提取到的纹理特征,构建视觉单词直方图;其次,针对缺陷在复杂纹理中难以提取缺陷轮廓,利... 详细信息

针对单一特征在减振垫缺陷描述上不够准确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的减振垫缺陷分类方法。首先,通过词袋(BoW)模型聚类SURF提取到的纹理特征,构建视觉单词直方图;其次,针对缺陷在复杂纹理中难以提取缺陷轮廓,利用超像素分割后生成显著图后通过hu不变矩提取几何特征;接着,根据纹理特征和几何特征在其分类模型中的准确率,提出一种特征加权融合的方法;最后,将融合新生成的特征向量送入SVM训练器中,训练后得到预测的缺陷标签值。实验证明该方法可以准确识别减振垫缺陷,其平均准确率可达97.8%,与纹理和几何特征单独分类相比,提高了5.6%和8.9%的分类准确率,满足工业识别需求。

关键词：词袋模型 SURF特征 hu不变矩特征融合支持向量机