摘要：SVG作为移动互联时代获得各种丰富图形信息的有效表达方法,已成为LBS中空间信息表达与描述的热点应用之一,但目前的研究大多没有考虑多源数据格式向SVG格式转换后的图像质量评价问题。针对多源空间数据向SVG格式转换方法和转换效果评价技术,本文设计了栅格数据和矢量数据向SVG格式转换的表达方法,分别利用直接载入栅格图像和编程实现矢量数据转换的方法实现了多源空间数据向SVG格式的有效转换;从定性与定量相结合的角度分析了转换前后的图像质量,设计了角点检测评价指标和流程,提出了基于harris角点检测的SVG转换前后图形几何质量的评价方法。实验证明:SVG格式比较适用于位置服务中对空间数据尤其是矢量数据的表达,经过SVG转换后的图像,无论是栅格数据还是矢量数据都具有较高的图像质量,且栅格数据的转换效果相对略差于矢量数据;验证了一种基于SVG的移动位置空间服务信息表达和组织模式,对普及和强化SVG在位置服务系统中的应用具有一定的推动作用。

摘要：对裂纹瓷表面的纹饰进行图像拼接,可更好地应用于纹理等外部特征的分析与瓷器鉴别。图像处理技术可实现快速、无损的陶瓷器检测与分析,弥补了传统检测方法的不足。本文以具有裂纹釉的龙泉青瓷茶杯为研究对象,提取瓷器的多个侧面图像,采用harris角点检测方法提取图像中的角点,然后进行图像配准和拼接,将多侧面图像拼接为完整图像;通过图像灰度化、二值化及形态学细化处理,将裂纹进行三维显示,为裂纹的形态学展示和拓扑分析提供了支撑,具有较强的创新性和实用性。

摘要：针对传统相机标定方法存在的精度不高和反向传播(BP)神经网络训练结果对初始权重和阈值的敏感性等问题,利用模拟生物界种群规模动态平衡的阻滞增长机制,构建阻滞增长神经网络,对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,消除了初始权重和阈值随机性对神经网络计算结果的影响.设计了比较实验,以验证阻滞增长神经网络的优越性.针对实验过程中传统harris角点检测算法存在的漏检测和误检测等问题,提出了一种改进harris角点检测算法,使得实验中所得到的双目视觉系统的标定精度满足比较实验的要求.比较实验表明:与BP神经网络方法相比,采用阻滞增长神经网络进行双目视觉系统标定具有更好的收敛性和求解精度.

摘要：由于红外探测器灵敏阈相对较低的特点,红外探测体制的导引头多用于末端防空领域,或者与其他制导模式相组合完成打击任务。惯导红外复合制导是近几年在国内外流行的制导模式,低目标指示精度下的红外交班是复合制导体制一项重要的关键技术,框架扫描与视场实时拼接技术可以有效完成低目标指示精度下的红外交班。本文根据小口径两轴框架位标器特点,设计了框架闭环扫描搜索算法。同时分别提出了基于位标器惯性信息和图像特征信息的图像实时拼接方法,并针对惯性信息拼接积累误差大和图像特征拼接不适用于极端复杂场景和极端简单场景的缺点,设计了将惯性信息与图像特征偏移信息相融合的图像拼接方法,最后通过仿真验证了该方法不仅可以有效消除积累误差,在极端特殊场景下也可以达到品质较好的图像拼接效果,获得了更大的红外探测视场。

摘要：【目的】设计一种基于无线网络的孢子图像实时传输及处理系统,以较好地实现小麦条锈病孢子的实时传输及监测。【方法】首先基于网络云技术,在Linux环境下设计了传输系统的云端服务器界面,实现了微型机自动摄像,通过使用TCP协议包装HTTP协议与云端服务器的连接,实现图像的上传功能;其次,使用英特尔NUC5CPYH为采集传输终端,搭建图像传输系统硬件平台;最后采用K-means聚类算法,在接收端对远程传输得到的孢子图像进行背景与孢子的分割、孢子图像的形态学处理及基于harris的角点检测等处理,并最终实现孢子的计数。【结果】该无线传输系统的发送成功率为96.6%,该处理系统的平均计数准确率为97.1%,效果良好。【结论】该传输及处理系统可用于小麦条锈病越夏孢子的实时在线监测。

摘要：针对接触网棒式绝缘子分布及故障特点,该文基于harris角点与图像差分实现了绝缘子的抗旋转匹配和故障检测。首先对选取的模板图像及待检测图像分别进行harris角点检测;再利用序贯相似性检测算法SSDA(sequential similarity detection algorithm)对模板图像及待检测图像内角点匹配;接着对匹配后的角点进行模糊聚类,由于匹配会造成有用角点的丢失,故需对角点进行恢复处理;然后利用最小二乘法进行直线拟合;最终根据直线两侧图像的对称特性,差分图像并统计纵向灰度获取故障信息曲线,给出故障判断。实验结果表明:文中方法简单有效、易于实现。

摘要：针对改善动态目标物体跟踪过程中特征点选取的准确性及实时性问题,提出一种基于LK光流法的多信息融合目标跟踪方法并设计相关算法.将Sift提取出的特征点作为初始特征点,结合harris角点检测函数R值,通过设定阈值,从中选取出具有高对比度的特征点作为目标特征点,对其进行光流法跟踪;然后引入在线学习检测器,使得在跟踪器跟踪失败之后可以更新目标位置,以实现稳定、准确跟踪.实验的结果从动态目标识别所需时间、特征点的数量、交并比以及每秒处理的帧数几个方面进行比较分析,证明所提算法能够实现准确跟踪,且实时性强.

摘要：对绝缘瓷瓶定位及其破损检测在高压输电线路巡检机器人视觉系统中的应用提出了一套方案。通过CCD摄像头等实现对机器人视觉的模拟,对采集到的图像进行去噪、分割等预处理,以绝缘子中部的特定区域作为识别的依据,基于其形状特征及不变矩特征提取特征值,提出了采用概率神经网络对绝缘子的特殊区域及背景区域进行识别,完成对绝缘子的定位。利用harris角点检测法,结合纵向切线灰度值变化率判断瓷瓶是否破损,通过仿真和实验,验证了其可行性。

摘要：针对双目视觉系统特征匹配过程中出现的重叠遮挡、重复纹理、低纹理、投影缩放等问题,提出基于Census变换改进的特征匹配方法。利用harris角点检测算法提取特征点,使用Census变换生成特征点的描述子;用汉明距离对描述子进行相似度判断,利用左右一致性进行双向匹配完成粗匹配,消除其重叠遮挡点及低纹理现象,为再匹配提供更加准确的位置信息;利用粗匹配集合中匹配点的位置信息进行筛选,完成再匹配,得到匹配的特征点对。实验结果表明,该方法对于双目摄像机标定中常用的高重复纹理的棋盘图具有很好的匹配效果,算法运算时间短,可用于实时性系统中。

摘要：针对机器视觉领域中图像处理系统实时性要求高,传统FPGA设计开发周期长等问题,高层次综合(High level synthesis,HLS)提供了一种新的加速机器视觉算法的思路。基于Xilinx公司推出的ZC706开发平台,选择机器视觉中广泛应用的Sobel边缘检测算法、harris角点检测算法作为加速对象,在SDSo C环境下采用流水线优化、循环展开、软硬件并行、行缓冲(Line buffer)和窗口缓冲(Window buffer)协同处理等优化方法实现了算法的硬件加速。实验结果表明,相比在ARM平台上的软件实现方式,基于HLS的FPGA实现对Sobel、harris算法的加速比分别达到了7.37、19.41,满足了机器视觉领域的实时性需求。