摘要：当前的直线段检测算法均针对灰度图像设计和实现,在处理彩色图像时会抛弃其色彩信息,不利于获取高质量检测结果。为此,提出了一种针对彩色图像的直线段检测算法。对三个色彩通道分别应用DiZenzo算子计算出其梯度矢量,并基于平均梯度强度和方向提取出图像中的边缘;再对边缘线段上的像素点进行跟踪、链接或分裂,以生成候选的直线段。最后,基于候选直线段上各点的梯度信息,利用Helmholtz准则排除由噪声形成的虚假直线段,从而得到最终的直线段集合。实验结果表明,与现有算法相比,新算法充分应用了图像的色彩信息,显著提高了直线段检测的性能,在York城市图像数据库上可将当前算法的最高精确率从0.2207提升为0.2687,并获得了更高的F-得分。

摘要：为降低车道线识别算法在车道线存在阴影遮挡、路面出现泛白现象等不同道路环境下的误检率,提出一种基于改进简单图像统计(SIS)阈值算法的车道线识别算法。在图像预处理阶段采用改进的SIS阈值算法进行二值化;采用直线段检测(LSD)算法检测直线,通过平行线对估计消失点位置,利用消失点去除干扰;利用车道线连续性和车道间距确定车道线感兴趣区,精确确定车道线位置。分别对在城市道路和高速公路上采集的视频进行实验,实验结果表明,该算法误检率低,鲁棒性高,能在复杂环境下快速、准确识别车道线。

摘要：在充分分析电子元器件图像特征及物理特性的基础上,进行元器件自动分类的算法研究与系统开发。本文将最小二乘法和Hough变换相结合,得到一种改进的直线段精确检测算法,准确地提取了元件边缘直线;而设计的快速圆检测算法,对电感(蜂鸣器)这一特定元件具有显著的效果;提出了新的管脚数检测算法,较好解决了元件管脚密度高、噪声敏感的问题。实验证明,本文的算法快速有效易于实时处理,且系统平均识别率达到90%,有良好的容错功能,能够满足用户需求。