【摘 要】
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提出了基于活动轮廓模型的智能机器人障碍物检测算法。首先通过对采集得到的道路图像进行道路区域的提取,再针对提取目标区域确定初始轮廓线,采用简化的Mum-ford-Shah模型进行有限范围的图像分割,获得障碍物信息。由于该算法预先进行了道路区域的分割,将背景复杂的图像转换为单一背景的二值图像,弥补了活动轮廓模型本身算法对于多目标复杂背景分割效果不理想的不足,大大提高了障碍物检测的准确性;同时,由于将检
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提出了基于活动轮廓模型的智能机器人障碍物检测算法。首先通过对采集得到的道路图像进行道路区域的提取,再针对提取目标区域确定初始轮廓线,采用简化的Mum-ford-Shah模型进行有限范围的图像分割,获得障碍物信息。由于该算法预先进行了道路区域的分割,将背景复杂的图像转换为单一背景的二值图像,弥补了活动轮廓模型本身算法对于多目标复杂背景分割效果不理想的不足,大大提高了障碍物检测的准确性;同时,由于将检测的范围缩小在道路区域,也极大的提高了运算的速率,提高了机器人道路障碍物检测的实时性
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为避免无损检测中递变能量的数字化X射线照相(DR)图像序列的融合对先验经验的依赖,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)的方法。该方法首先按照PCA中方法对去噪后的序列图像求各主成分相应的正交单位化特征向量,然后舍掉特征向量中的负值,计算各主成分,最后依照次序从小到大原则选取适量的主成分求和得到融合后的图像。实验结果表明,在不利用先验经验的情形下,这种方法得到的融合图像较完整地表达了DR图像序列的
为了提高对感兴趣区域识别和填充的效率,提出一种基于最优邻域的区域填充算法。该算法结合优化的邻域判断次序来确定当前扫描位置的临时标记值,提高算法的扫描效率;并利用一维动态数组保存临时标记与最终标记的等价关系,通过集合来记录临时标记之间的等价关系,最后采用集合运算为表示同一连通域的所有临时标记分配最终标记。实验结果表明,该算法可快速填充图像上复杂形状的连通区域,具有较好的鲁棒性。
基于组织序列切片图像的三维可视化是综合利用连续二维切片图像信息,在三维空间中展示植物组织内部结构形态特征和概貌。受制片和图像采集等影响,相邻序列切片图像之间存在的位置畸变严重影响可视化的质量和效果。本文首先介绍序列黄瓜茎石蜡切片制作以及显微图像获取过程,然后针对相邻切片图像上黄瓜茎的轮廓和灰度特征,提出基于力矩主轴和互信息的连续切片图像配准方法。该方法有效纠正了切片图像间存在的位置畸变,使得序列切
光线投射算法是体绘制中的经典算法,但其绘制速度较慢。本文对传统的光线投射算法中等间距重采样进行了改进,引入包围盒方法,采用变步长的采样方法,减少冗余数据量和投射光线数量,优化重采样过程,提高采样效率。医学图像可视化实验表明,改进方法能够在保证图像质量的同时,提高绘制速度。
针对传统伪彩化方法单级多通道传递函数设计的缺陷,提出了一种基于两级传递的医学图像伪彩化模型,避免了传统方法中需要在各个通道分别进行的复杂的传递函数选择和控制点调整。在第一级灰度处理级提出了4种模式,可以分别对原灰度图中的低段、中段和高段灰度分布信息进行拉伸或压缩,强调了感兴趣灰度级范围内的目标。在第二级伪彩化级提出了2种伪彩化方法,并确定使用彩虹色伪彩化,增强了图像的视觉感观和辨识能力。该模型的灵
在表格图像分析过程中,直线段消除是一个重要的预处理内容.以前的图像处理大多利用基于Hough变换的直线检测算法等进行检测与消除,但这些算法没有利用表格直线的特有性质,造成计算代价大且效率低。鉴于此,本文提出了一种基于单连通性的直线段消除算法,给出了实现过程并分析了该算法的性能,最后,对该算法的进一步改进提出一些思考。
近年来,互动教学在教学改革中经常被引用,互动教学的实施方法也被从事各类教育的教师们所接受并应用,效果十分显著。但是,根据各类教育的性质和各门课程的特点不同,互动教学的实施也需要教师们去探索。如果没有教师精心的设计、认真的准备、合理的安排,强硬的"互动"可能会导致课堂秩序混乱,不仅没有达到预期的良好效果,还要花更多的时间和精力去维持秩序。笔者从事高等职业教育,讲授《多媒体技术基础》课程,以下是笔者在
A Single Image Super-Resolution (SISR) reconstruction method that uses clustered sparse representation and adaptive patch aggregation is proposed. First, we randomly extract image patch pairs from the
近日,微软研究院发表了一篇关于新型手机支付手段的文章,该技术利用手机和Kinect,用户在进行支付时甚至都不需要触摸钱包和手机。该系统被称为零操作支付(ZEP),将利用手机蓝牙的唯一识别代码来分辨进入某家商店的用
将特征点的深度信息和像素坐标作为视觉特征,提出一种视觉伺服准最小最大模型预测控制(MPC)方法.与传统方法相比,机器人摔制信号可通过在线求斛线性矩阵不等式的凸优化问题获得,其可行斛可保证系统的闭环渐近稳定性.该方法易于处理系统约束,在满足执行器机械限制的前提下能够有效规划特征点的图像轨迹.同时,深度特征的引入对于改进摄像机的三维轨迹具有显著效果.六自由度工业机器人手眼系统的仿真结果验证了所提出算法