·
搜索结果:找到“复杂背景”相关结果4334条
排序: 按相关 按相关 按时间降序
  • 【期刊】 复杂背景下卡扣类零件自动检测算法研究

    刊名:成都大学学报(自然科学版) 作者:张光龙 ; 张建伟 关键词:复杂背景 ; 模板匹配 ; 卡扣检测 ; 图像处理 机构:成都大学信息科学与工程学院 ; 成都大学信息科学与工程学院 年份:2018
    摘要:复杂背景下实现卡扣的成功检测很难,因此需要寻找一种新的算法来满足对自动化生产的需求.针对实际情况中,待测目标在不同图像背景下的检测结果有很大的差异,提出了一种卡扣自动检测算法,该算法将原图像和模板图像进行预处理,采用中值滤波降噪后再进行匹配运算.结果表明,减少背景的复杂度可以提高卡扣的检测质量,成功率可达98%以上.
  • 【期刊】 复杂背景下激光条纹中心亚像素提取方法

    刊名:光电工程 作者:甘宏 ; 张超 ; 李林 ; 罗文婷 关键词:复杂背景 ; 双阈值 ; 图像分割 ; 灰度重心法 ; 亚像素中心 机构:福建农林大学交通与土木工程学院 ; 福建农林大学交通与土木工程学院 ; 福建省高速技术咨询有限公司 年份:2019
    摘要:针对激光条纹中心提取的复杂背景及噪声干扰问题,提出一种自适应双阈值分割方法及改进灰度权重模型。首先对光条图像的特征及噪声来源进行分析,并采用双边滤波进行图像预处理;然后通过图像灰度直方图计算双阈值,并采用双阈值分区域处理获取二值化图像,从而提取初始条纹中心及条纹宽度;最后利用改进灰度权重模型提取激光条纹亚像素中心。将双阈值分割方法及改进灰度权重模型与传统算法进行对比,结果表明:双阈值分割方法较极值法、大津法能更加准确完整地提取激光条纹区域。对比提取的亚像素中心残差值,改进灰度权重模型(0.23)较灰度重心法(0.71)、极值法(0.86)、高斯拟合法(0.86)具有更优结果。本文方法能有效避免复杂背景以及激光条纹法线方向噪声的影响,提高中心定位精度,具有较高的抗噪能力与稳健性,适用于复杂背景下快速、精确的光条中心提取。
  • 【期刊】 旋转复杂背景中红外运动小目标实时检测

    刊名:电子科技大学学报 作者:闫钧华 ; 段贺 ; 艾淑芳 ; 李大雷 ; 许倩倩 关键词:复杂背景 ; 红外目标 ; 旋转 ; 目标检测 ; 特征点光流矢量角 机构:南京航空航天大学航天学院 ; 南京航空航天大学航天学院 ; 光电控制技术重点实验室 ; 南京航空航天大学航天学院 ; 光电控制技术重点实验室 年份:2017
    摘要:针对旋转复杂背景中红外运动小目标检测误检率高、实时性差等问题,提出了目标检测新算法.首先对图像进行中值滤波预处理,计算图像光流场,提取特征点,估算背景光流;然后设置阈值,判断提取备选目标特征点集合;最后通过特征点光流矢量角度、目标灰度值区间、目标特征点区域边缘检测的方法,排除备选目标特征点集合中的背景特征点,实时准确检测旋转复杂背景中红外运动小目标.实验结果表明,该算法能够准确地检测出红外多个运动小目标,检测率93.8%,平均虚警率0.126次/帧,平均每帧耗时15.53 ms,每帧图像处理的最大时间为20.45 ms,能够满足运动目标检测对实时性的要求.
  • 【期刊】 棉花苗叶片复杂背景图像的联合分割算法

    刊名:计算机辅助设计与图形学学报 作者:李凯 ; 冯全 ; 张建华 关键词:棉花苗叶片 ; 马尔可夫随机场 ; 显著性检测 ; 图像分割 机构:甘肃农业大学机电工程学院 ; 甘肃农业大学机电工程学院 ; 中国农业科学院农业信息研究所 ; 甘肃农业大学机电工程学院 ; 中国农业科学院农业信息研究所 年份:2017
    摘要:为了实现自然光条件下棉花叶片的自动、普适和精确分割提出一种基于马尔可夫随机场最优化模型的联合分割算法.首先用非监督的共同显著性检测算法为一组棉花苗叶片图像中每幅图像生成共同显著性图这些显著性图被用来构造马尔科夫随机场中的内部图像能量函数;然后采用混合高斯模型对该组图像全部显著性图的共同目标(叶片)与单幅图像中叶片的差异进行建模将其作为马尔可夫随机场最优化模型的一个新的全局约束去构造全局能量项;最后通过标准图割算法(Grabcut)和迭代使得能量函数最小化以实现对棉花苗叶片图像的分割.按不同天气条件和不同背景拍摄600幅棉花苗叶片图像构建了数据库在该库上的实验结果表明该算法对于晴天、阴天和雨后图像中目标的平均正确分割率达到84.8%87.7%和91.6%比经典的Grabcut分别提高了10.7%3%和10%.
  • 【期刊】 复杂背景下改进视觉背景提取的前景检测算法

    刊名:计算机应用研究 作者:王华 ; 李艾华 ; 崔智高 ; 方浩 ; 石松 关键词:复杂背景 ; 前景检测 ; 视觉背景提取 ; 鬼影抑制 ; 自适应阈值 机构:火箭军工程大学502教研室 ; 火箭军工程大学502教研室 ; 天津津航技术物理研究所 年份:2017
    摘要:针对视觉背景提取模型存在的鬼影抑制效果差、动态背景适应能力不足等问题,提出了一种改进的视觉背景提取模型算法。在模型构建阶段,该算法充分融合时空域信息初始化背景模型,避免了样本的重复选取,提高了鬼影抑制能力;在像素分类阶段,根据背景动态程度,引入自适应距离阈值代替全局固定阈值,增强了模型对动态背景的适应性;在背景更新阶段,对连续多帧判定为前景的像素点进行阈值判断,并及时更新到背景模型,消除了运动背景与静止前景造成的虚影现象。多个公开视频数据的测试结果表明,该算法相比典型算法在复杂背景下检测的准确性和鲁棒性都有了很大提高。
  • 【期刊】 复杂背景下基于图像处理的桥梁裂缝检测算法

    刊名:激光与光电子学进展 作者:李良福 ; 孙瑞赟 关键词:复杂背景 ; 图像处理 ; 桥梁裂缝检测 ; 深度卷积生成式对抗网络 ; 语义分割 机构:陕西师范大学计算机科学学院 ; 陕西师范大学计算机科学学院 年份:2019
    摘要:针对传统桥梁裂缝检测算法不能准确提取裂缝的问题,提出了一种复杂背景下基于图像处理的桥梁裂缝检测算法。根据深度卷积生成式对抗网络原理,利用桥梁裂缝图像生成模型,对数据集进行扩增。针对裂缝特征构建基于语义分割的桥梁裂缝图像分割模型,利用桥梁裂缝图像分割模型提取高分辨率裂缝图像中的裂缝。研究结果表明,与现有算法相比,所提算法在复杂道路场景中具有更好的检测效果和更强的泛化能力。
  • 【期刊】 复杂背景下苹果树花量模糊聚类准确估测模型

    刊名:中国农机化学报 作者:刘双喜 ; 孙林林 ; 王震 ; 王冉冉 ; 张宏建 ; 王金星 关键词:复杂背景 ; 花量估测 ; 估测模型 机构:山东农业大学山东省园艺机械与装备重点实验室 ; 山东农业大学山东省园艺机械与装备重点实验室 ; 山东农业大学机械与电子工程学院 ; 山东农业大学机械与电子工程学院 年份:2017
    摘要:为得到苹果树估产中花朵数量和苹果产量之间的关系,解决花朵数目识别问题,提出复杂背景下苹果树花量模糊聚类准确估测模型.首先,分析自然环境下开花期苹果树图像中目标花朵与复杂背景之间色彩特征,建立最佳果树色彩模型:其次,研究图像中不同区域的不同色彩特征,选取不同分割阈值I/H> 1.8和H> 100,将复杂背景区域剔除,提取果树花朵簇轮廓面积特征;最后,建立花量FCM模糊聚类快速准确估测模型,以花朵簇轮廓面积值作为聚类特征,分析花朵簇面积值样本聚类数目对花量估测的影响,建立最优模糊聚类估测模型.通过在国家苹果工程技术研究中心实验基地苹果园内采集花期苹果树图像,进行试验验证.结果表明,提出的复杂背景下花量FCM--模糊聚类快速准确估测方法具有较高的可靠性和适用性,可实现复杂背景下苹果树花量的快速准确估测,整体准确率可达92%.
  • 【期刊】 复杂背景图像下基于边缘点校验的圆检测方法

    刊名:计算机工程 作者:李军 ; 程健 关键词:复杂背景 ; 圆检测 ; 三级筛选 ; 边缘点统计 ; 排序 机构:中国科学技术大学信息科学技术学院 ; 中国科学技术大学信息科学技术学院 年份:2018
    摘要:针对传统圆检测方法在复杂背景下检测精度低、误识别及漏识别率高、可靠性差的缺点,提出一种适应于复杂背景图像下的圆检测方法。根据半径搜索范围,利用三级筛选法选出候选圆,对所有的候选圆统计边缘点个数,将统计结果除以半径,根据此值对候选圆进行筛选。依据统计结果对圆排序,根据设定的最小圆心距及最小半径差阈值消除因峰值扩散产生的干扰圆。实验结果表明,与传统梯度Hough变换相比,该方法的误识别率和漏识别率分别降低24%和8%,检测结果更精确,在复杂背景下的可靠性更高。
  • 【期刊】 自适应轮廓的变分水平集复杂背景多目标检测

    刊名:软件学报 作者:冯冬竹 ; 范琳琳 ; 余航 ; 戴浩 ; 袁晓光 关键词:复杂背景 ; 变分水平集 ; 帧间差分算法 ; 形态学 机构:西安电子科技大学空间科学与技术学院 ; 西安电子科技大学空间科学与技术学院 ; 西安电子科技大学电子工程学院 年份:2017
    摘要:无需重新初始化的变分水平集模型能够避免经典水平集模型的重复初始化步骤,进而简化计算,缩短检测所需时间,同时能够有效利用图像的边缘梯度信息,从而准确定位图像的局部结构.但该模型不能自适应地获得初始化曲线,水平集的拓扑结构也无法改变,不能解决多个目标的检测问题.针对以上问题,提出了一种基于自适应轮廓的变分水平集复杂背景多目标检测方法,该方法采用帧间差分算法与K-means聚类算法相结合,以获得多个运动目标的初始化曲线,通过形态学方法来降低图像噪声的干扰,从而快速自适应地估计复杂背景下运动目标的位置和轮廓大小.该算法进一步对无需初始化的变分水平集进行改进,将其由单目标检测模型扩展为多目标检测模型,并修正原模型难以处理图像灰度不均匀的问题,最终实现对复杂背景下多个目标的检测.在标准数据库和实际数据集上的测试结果表明,所提方法能够准确地定位不同尺度和灰度目标的轮廓,从而提高算法的演化迭代效率及准确性.
  • 【期刊】 复杂背景下小麦叶部病害图像分割方法研究

    刊名:计算机工程与科学 作者:张武 ; 黄帅 ; 汪京京 ; 刘连忠 关键词:复杂背景 ; 条锈病 ; 叶锈病 ; 图像分割 ; K-means 机构:安徽农业大学信息与计算机学院 ; 安徽农业大学信息与计算机学院 年份:2015
    摘要:针对复杂背景下小麦叶部病害图像分割问题,以小麦条锈病、叶锈病为研究对象,提出一种结合K-means聚类、Otsu阈值法等多种方法的分割策略。主要分三个步骤将小麦病斑图像分割出来:首先,利用背景与叶片a*b*分量的差异性,采用K-means聚类分割方法,去除泥土、杂草、阴影等背景,分割出小麦植株图像;其次,利用Otsu动态阈值法进行二值化处理,并结合数学形态学运算及面积阈值法分割出带有病斑的主要小麦病害叶片图像;最后,采用K-means算法对小麦病害叶片图像进行聚类运算,最终分割出小麦病斑图像。利用该方法进行分割实验,分割准确率达到95%以上,分割效果理想,为小麦叶部病害图像分割提供了参考,也为后续的小麦病害识别和诊断提供了基础。
  • 【期刊】 基于梯度分类的复杂背景椭圆快速检测方法

    刊名:浙江大学学报(工学版) 作者:吴晨睿 ; 张树有 ; 何再兴 关键词:椭圆检测 ; 圆弧特征 ; 边缘梯度 ; 多边形辨识 ; 最小二乘法 机构:浙江大学流体传动及控制国家重点实验室 ; 浙江大学流体传动及控制国家重点实验室 年份:2018
    摘要:针对复杂背景下椭圆特征由于重叠、缺失、嵌套等原因导致的检测效率低、误检率高的问题,提出基于梯度分类与多边形辨识的椭圆快速检测方法.该方法通过边缘检测算子对采集的图像进行预处理,获取图像边缘的梯度信息.根据边缘灰度梯度与凹凸性将边缘线分为4类圆弧特征,通过对4类圆弧特征的聚类初步确定备选的椭圆集合.利用椭圆内包多边形为凸多边形的特点,对候选椭圆集合进行快速辨识.应用非迭代几何最小二乘法拟合椭圆参数,通过椭圆残差判定与椭圆的去伪过程,获得最终的椭圆特征.实验结果表明,该方法在椭圆检测效率与准确性上较经典算法均有提升.
  • 【期刊】 复杂背景下微小圆柱端面缺陷检测方法研究

    刊名:激光与光电子学进展 作者:刘丹 ; 张斌 ; 李慧娴 ; 宋文豪 ; 李峰宇 ; 杨腾达 关键词:图像处理 ; 机器视觉 ; 缺陷检测 ; 结构光视觉 ; Delaunay三角剖分法 机构:郑州大学物理工程学院 ; 郑州大学物理工程学院 年份:2018
    摘要:对于复杂背景下微小圆柱体芯块的端面缺陷检测,受表面镀层不均匀造成的灰度信息的干扰,现有的基于阈值、形态学、边缘Canny的分割方法的检测具有不精确性。提出一种基于机器视觉的结构光三角剖分技术缺陷检测算法。首先,采用结构光主动视觉检测法获取两幅含有一定缺陷信息的图像;然后,根据模板匹配、形态学分析、频率统计将缺陷轮廓粗略勾画出来;最后,使用Delaunay三角剖分技术实现端面缺陷区域的精确勾画。实验结果表明,该方法对隐藏于杂乱背景下的缺陷检测具有较高的识别率,重复精度可达亚像素级,并且抗干扰性好、实用性强、效率高。
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 下一页 跳转