基于特征轮廓的灰度图像定位三维物体方法
图像边缘检测的方法
图像边缘检测的方法图像边缘检测是在计算机视觉领域中一项重要的任务，它可以用来提取图像中物体的轮廓或边界信息。
常用的图像边缘检测方法包括基于梯度的方法、基于边缘模型的方法和基于机器学习的方法。
1. 基于梯度的方法基于梯度的方法通过计算图像中灰度的梯度来检测图像的边缘。
常用的基于梯度的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子。
（1）Sobel算子：Sobel算子是一种常用的边缘检测算子，它通过在图像中滑动一个3x3的卷积核来计算图像灰度的梯度。
它分别计算水平和垂直方向上的梯度，并将两个方向上的梯度相加得到最终的边缘强度。
（2）Prewitt算子：Prewitt算子与Sobel算子类似，也是通过计算图像灰度的水平和垂直方向上的梯度来检测边缘。
不同之处在于Prewitt算子使用了不同的卷积核，其效果也有所差异。
（3）Canny算子：Canny算子是一种边缘检测算法，它通过多个步骤来获得较为准确的边缘结果。
首先，它使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，然后计算图像灰度梯度的幅值和方向。
接着，通过非极大值抑制来细化边缘。
最后，使用双阈值处理来检测和连接真正的边缘。
2. 基于边缘模型的方法基于边缘模型的方法是利用边缘在图像中的几何特征来进行检测。
常用的基于边缘模型的方法包括Hough变换和边缘跟踪算法。
（1）Hough变换：Hough变换是一种广泛应用于边缘检测的方法，它可以将图像中的边缘表示为参数空间中的曲线或直线。
通过在参数空间中寻找曲线或直线的交点，可以得到图像中的边缘。
（2）边缘跟踪算法：边缘跟踪算法是一种基于像素领域关系的边缘检测方法。
它首先选择一个起始点作为边缘点，然后根据一定的规则选择下一个与当前点相邻的点作为新的边缘点，并将其加入到边缘集合中。
通过不断跟踪边缘点，可以得到完整的边缘。
3. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是近年来较为流行的一种图像边缘检测方法。
它利用大量的已标注的训练数据来训练模型，然后使用训练好的模型对新的图像进行边缘检测。
基于人工智能的灰度图像识别算法研究
基于人工智能的灰度图像识别算法研究随着社会的快速发展以及科技的飞跃进步，人工智能正逐渐渗透到我们的日常生活中。
在人工智能技术的应用领域中，图像识别技术越来越受到关注和重视。
其中，基于人工智能的灰度图像识别算法作为一种依靠数据进行学习并实现图像分类的方法，也日渐受到关注。
本文将从基本概念、技术路线与应用等方面论述灰度图像识别算法的研究。
一、灰度图像识别算法基本概念灰度图像识别算法是指根据图像像素的灰度值和图像内不同灰度像素的位置关系，从中提取出具有代表性的图像特征，从而对图像进行分类的方法。
在灰度图像识别算法中，所用的图像一般为单通道的灰度图像，即每个像素只有一个灰度值，图像灰度值域为0-255。
部分算法也可以处理多通道的彩色图像，但需要将其转换为灰度图像。
灰度图像识别算法利用图像处理、数学分析、机器学习等技术手段，对图像进行分析，提取出有效的图像特征，然后利用分类算法对图像进行分类，从而实现对图像的识别等应用。
常用的灰度图像识别算法包括卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)等。
二、基于人工智能的灰度图像识别算法技术路线基于人工智能的灰度图像识别算法技术路线主要包括以下几个步骤：1、数据集准备：准备一个具有代表性的数据集，包含各种分类的灰度图像，并按照一定比例将其分成训练集和测试集。
2、特征提取：对训练集中的图像进行特征提取。
特征可以是图像的纹理、形状、轮廓等等，不同算法所选择的特征可能不同。
3、分类器选择：选择合适的分类器对数据进行分类。
例如，卷积神经网络(CNN)通常用于图像分类、物体识别等领域；支持向量机(SVM)常用于二分类问题，具有高准确度和较好的泛化性能；K近邻(KNN)则属于简单易用的分类算法，但在处理大规模数据时性能较差。
4、训练模型：利用训练集对分类器进行训练，从而得到一个有效的分类模型。
5、测试模型：利用测试集对训练好的模型进行测试，评估其准确率和泛化性能。
基于轮廓线法的工业产品外观造型三维重建方法
空间像素特征匹配方法，进行工业产品外观 造 型 的 轮 廓 线 提 取，采 用 Ｈａｒｒｉｓ角 点 检 测 方 法 进 行 工 业 产 品 外
观造型的角点标定，根据角点标定结果进行轮廓线拟合和工业产品外观造型的三维重建 。仿真结果表明，采
用该方法进行工业产品外观造型三维重建的视觉重构能力较好 ，三维特征表达能力较强，提高了工业产品外
Ｊ（ｘ，ｙ，σ），表 示 工 业 产 品 外 观 造 型 图 像 像 素 集 是 均 匀分布的，得到工业 产 品 外 观 造 型 三 维 视 觉 特 征 采
样的信息元素为：
Ｊ（ｘ，ｙ，σ）＝
烄Ｐ烌 ｘ ＝ Ｐ
烄１ ０ 烆０ １
Ｌｘ Ｌｙ
（ｘ，ｙ，σ）烌。 （ｘ，ｙ，σ）烎
（１）
烆ｙ烎
对 工 业 产 品 外 观造 型 图 像 Ｌｘ（ｘ，ｙ，σ）和 Ｌｙ（ｘ，ｙ，
σ）应用不同的阈值，可以得到多个二值化工业产品外
观造型图像Ｐ，采用二阶灰度矩阵 Ｈ（ｘ，ｙ，σ）表示工业
产品外观造型三维视觉特征重构的灰度像素，为：
１１０
长 春 工 程 学 院 学 报 （自 然 科 学 版 ）
２０１９，２０（３）
（ ） Ｈ（ｘ，ｙ，σ）＝ＪＪＴ ＝
１＋Ｌｘ２（ｘ，ｙ，σ）
Ｌｘ（ｘ，ｙ，σ）Ｌｙ（ｘ，ｙ，σ） 。
观 造 型 图 像 采 用 自 适 应 滤 波 方 法 进 行 降 噪 分 离 ，提 取 工 业 产 品 外 观 造 型 的 边 缘 轮 廓 特 征 量 ，采 用 包 络 轮 廓 线
分 割 方 法 进 行 工 业 产 品 外 观 造 型 的 三 维 视 觉 重 构 检 测 ，构 建 工 业 产 品 外 观 造 型 的 三 维 轮 廓 线 分 布 模 型 ，结 合
三d定位方案
三d定位方案三D定位方案引言三维定位是指通过利用传感器和算法，将目标物体在三维空间中准确地定位的技术。
它在许多领域中被广泛应用，如机器人导航、增强现实、虚拟现实等。
本文将介绍几种常见的三维定位方案，包括基于视觉的方法、基于无线信号的方法以及基于惯性传感器的方法。
基于视觉的三维定位基于视觉的三维定位是最常见和直观的方法之一。
它通过利用摄像头或其他视觉传感器获取目标物体的图像或视频，并通过计算机视觉算法分析和处理数据，从而实现对目标物体在三维空间中的定位。
这种方法的优点是成本相对较低，设备易于获取，且精度高。
常用的计算机视觉算法包括特征点匹配、结构光扫描和立体视觉等。
特征点匹配特征点匹配是一种常见的三维定位方法，它通过在目标物体上检测并匹配出一些关键特征点，然后利用这些特征点在相机坐标系和目标坐标系之间建立映射关系，从而实现对目标物体的定位。
这种方法的优势在于对目标物体的要求比较低，不需要任何标记或特殊设备，但在复杂背景下，特征点识别和匹配的精度可能会受到影响。
结构光扫描结构光扫描是一种利用一台或多台摄像头和激光投影仪进行三维定位的方法。
它通过投射特殊的纹理或光线模式到目标物体上，再根据摄像头捕获的图像和激光投影仪发射的光线，计算出目标物体在空间中的位置。
结构光扫描具有高精度和稳定性的优点，但设备成本相对较高。
立体视觉立体视觉是利用两个或多个摄像头对目标物体进行观测和分析的方法。
通过获取多视角的图像或视频，并进行图像处理和计算几何学变换，可以得到目标物体在三维空间中的位置和姿态。
立体视觉在机器人导航和增强现实等领域中被广泛应用，但由于需要使用多个摄像头，设备成本和复杂度较高。
基于无线信号的三维定位基于无线信号的三维定位是利用无线信号的传播特性对目标物体进行定位的方法。
它通过测量接收到的无线信号的信号强度、到达时间或多径效应等参数，利用数学模型计算并推断目标物体在三维空间中的位置。
常见的基于无线信号的三维定位技术包括无线电频率辐射（RFID）、蓝牙定位和超宽带定位等。
识别物体的位置
识别物体的位置物体定位是计算机视觉中的一个重要任务，主要包括物体检测和物体跟踪两个方面。
物体定位在许多领域中都具有广泛的应用，例如自动驾驶、物体识别、机器人导航等。
本文将介绍物体定位的基本概念、常用方法以及未来的发展方向。
一、物体定位的基本概念物体定位是指通过计算机视觉技术，准确地确定物体在图像或视频中的位置。
位置通常由物体的边界框表示，即用矩形或其他几何形状将物体包围起来。
物体的位置信息对于理解图像或视频内容至关重要，它可以帮助我们识别物体、追踪物体的运动轨迹等。
二、物体定位的方法1. 基于特征的方法基于特征的物体定位方法主要是通过提取图像中物体的特征，然后通过匹配特征来确定物体的位置。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
通过提取物体的特征，可以有效地判断物体的位置和边界。
2. 基于深度学习的方法基于深度学习的物体定位方法是近年来的热点研究方向。
通过深度学习网络，可以学习到更高层次的物体特征表示，从而实现更准确的物体定位。
常用的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
3. 基于目标检测的方法基于目标检测的物体定位方法是目前应用最广泛的技术之一。
它不仅可以准确地定位物体的位置，还可以同时实现物体的识别。
常用的目标检测方法包括基于图像的方法和基于视频的方法，其中基于图像的方法主要是通过对静态图像进行处理，而基于视频的方法可以对动态物体进行定位和追踪。
三、物体定位的挑战与未来发展方向物体定位任务面临一些挑战，如光照变化、遮挡、相机视角变化等因素可能会对物体定位的准确性产生影响。
为了解决这些问题，可以采用更加鲁棒的特征提取算法，设计更加复杂的深度学习网络模型，以及引入先进的图像处理技术。
未来，物体定位领域的发展将更加注重实时性、准确性和鲁棒性。
随着计算机硬件性能的提升和算法的不断改进，物体定位技术将不断演进，实现更加精准、高效的定位结果。
同时，物体定位技术将与其他领域相互结合，如结合语义分割技术实现更精细的物体定位。
基于轮廓匹配的卫星图像检索技术研究
基于轮廓匹配的卫星图像检索技术研究在当今社会，人们对于数据的获取和处理越来越依赖于计算机和数字技术。
随着卫星遥感技术的不断发展和应用，怎样从海量的卫星图像中准确快速地获取所需要的数据，就成为一个重要的问题。
因此，基于轮廓匹配的卫星图像检索技术应运而生。
一、基本原理和流程基于轮廓匹配的卫星图像检索技术是通过将待检测的图像和数据库中的图像进行比较，即通过特征提取和相似度计算来实现的。
其基本流程包含以下步骤：1. 预处理：对原始图像进行去噪、滤波等处理，使得图像更加清晰和可靠。
2. 特征提取：提取待检索图像轮廓特征，该特征可通过边缘检测算法等方式得到。
3. 特征匹配：将待检索图像轮廓特征与数据库中的轮廓特征进行相似度计算，并排名，找到Top K个最相似的图像。
4. 结果显示：将结果以图片的方式展示给用户。
二、常用算法分析目前，基于轮廓匹配的图像检索技术主要采用了以下几种算法：1. 形状上下文：该算法通过将形状进行分形表示，计算图像的局部属性，从而实现轮廓的描述和匹配。
但是，该算法不够稳定，在实际应用中容易受到旋转、缩放等干扰。
2. 速度不变特征：该算法是通过图像的局部特征描述符进行特征提取和匹配，具有很好的旋转、缩放等不变性。
3. 隐马尔科夫模型：该算法将轮廓看作是一个随机过程，根据观察数据来进行模型的训练和匹配。
但是，在计算过程中需要很多的时间和空间成本。
三、实现技术难点基于轮廓匹配的卫星图像检索技术存在以下几个实现难点：1. 特征提取：在现实应用中，对不同的图像所提取的特征可能存在一定的差异，如何克服这些差异是需要解决的问题。
2. 相似度计算：轮廓的相似度计算需要考虑到不仅仅是简单的欧几里得距离等计算方法，还需要综合计算轮廓形态、灰度等多个维度的信息。
3. 数据库管理：对于海量的卫星图像，如何将其有效地存储、索引和查询，以实现高效的检索留给用户。
四、应用案例分析基于轮廓匹配的卫星图像检索技术在实际应用中已取得一些成功的应用案例，例如：1. 地质勘探：该技术可以通过对不同区域进行卫星图像检索，从而找到可能存在矿产等地质资源的位置。
影像匹配方法
影像匹配⽅法⼀、图像匹配⽅法图像匹配的⽅法很多，⼀般分为两⼤类，⼀类是基于灰度匹配的⽅法，另⼀类是基于特征匹配的⽅法。
（1）基于灰度匹配的⽅法。
也称作相关匹配算法，⽤空间⼆维滑动模板进⾏图像匹配，不同算法的区别主要体现在模板及相关准则的选择⽅⾯。
已有的基于灰度的匹配⽅法很多，如：Leese于1971年提出的MAD算法；为使模板匹配⾼速化，Barnea于1972年提出了序贯相似性检测法—SSDA法，这种算法速度有了较⼤提⾼，但是其精度低，匹配效果不好，⽽且易受噪声影响。
随后陈宁江等提出的归⼀化灰度组合相关法（NIC），⼭海涛等提出基于灰度区域相关的归⼀化灰度（Nprod）匹配法等。
其中，归⼀化积相关匹配法较其他⽅法更具有优势。
设参考图S是⼤⼩为M*M的图像，实时图T是⼤⼩为N*N的图像，并且M>N。
图像匹配是将实时图T叠放在参考图S上平移，模板覆盖下的那块⼤⼩为N*N的搜索图叫做⼦图Suv。
(u,v)为这块⼦图的左上⾓像点在图中的坐标，称为参考点，（u，v）的取值范围为：基于灰度相关匹配能获得较⾼的定位精度，但是它的运算量⼤，难以达到实时性要求。
（2）基于特征匹配的⽅法。
⾸先在原始图像中提取特征，然后再建⽴两幅图像之间特征的匹配对应关系。
常⽤的特征匹配基元包括点、线、区域等显著特征。
图像特征相⽐像素点数量杀过少很多，特征间的匹配度量随位置变化尖锐，容易找出准确的匹配位置，特征提取能⼤⼤减少噪声影响，对灰度变化、形变和遮挡有较强的适应⼒。
基于特征的图像匹配⽅法在实际中的应⽤越来越⼴泛，也取得了很⼤的成果，基于图像特征的匹配⽅法主要有以下四种：图像点匹配技术。
图像点匹配技术可以分为两类：⼀类是建⽴模板和待匹配图像的特征点集之间的点点对应关系，然后计算对应点之间的相似性度量来确定图像匹配与否；另⼀类是⽆须建⽴显⽰的点点对应关系，主要有最⼩均⽅差匹配、快速点匹配、Haussdorff点距离匹配等。
基于轮廓线的旋转体三维重建
作者简介 ： 钱苏斌 （９４一 ） 女 ， １８ ， 硕士 ， 从事计算机 图形 学与虚拟 实现研究 ．
・
３２・ ３
成都 大学 学报 （ 自然科 学版 ）
第 ２ 卷 ９
理过 程 中 ， 体所 占区域 边 界 的角 点 是 一种 重 要 的 物
段数 组 中的起点 和终点 ， 构成 线段 ． 该线 段 的中点如 果 和存 放在 该数组 中的中间点 像素 （ 按照 下标 次序 ） 重 合 ， 确认 该数组 中存放 的像 素点 构成 的是直 线 ， 则
种基于 ＳａｅＦｏ ｈｄｎ （Ｆ ， 于 阴影恢 复 形 状 ） ｈ ｐ ｒｍ Ｓａｉ ＳＳ 基 ｇ
１１１ 单 目标轮廓 线跟 踪 （ ．． 整体轮 廓线提 取 ） ．
图 １ａ 为 １ 由 Ｓｎ７ ７ 码 照相 机拍 摄得 到 （） 幅 ｏｙ０ 数
的花瓶 ， 并对其 进行 非 线 性 平 滑滤 波 处理 及 必要 的 颜 色转换 后获取 的原 图像 ． 中 目标 区域 为 一 只花 其 瓶， 其瓶 体表 面为旋 转 曲面 ． 灰度 图进行 阈值分 对该 割操 作 结 果 如 图 １ ｂ 所 示 ． 据重 建 过 程 的要求 ， （） 根
图 １ 整体轮廓线提取
１ １２ 有效轮 廓 线提 取 ． ．．
１ 基于轮廓 线的旋转体三维重建方 法
１１ 轮 廓线 设计 ． 通常 ， 旋转 曲面可 以通过将 一条 平面 曲线 Ｃ 又 （
收稿 日期 ： ００— ８ ５ ２ １ ０ —１ ．
观察图 １ｃ所示的旋转杯体 的整体轮廓线 ， （） 其 由上 、 、 、 ４ 下 左 右 部分组成 ． 根据本文研究的 目的 ， 旋转 曲面的构成仅需其 中的左 、 右两条轮廓线（ 即母 线）上 、 ， 下两条轮廓线为无效轮廓线 ． 在数字图像处
在Matlab中进行图像特征提取的基本方法与应用
在Matlab中进行图像特征提取的基本方法与应用图像特征提取是计算机视觉领域的重要研究方向，它能够将图像中的特征信息提取出来，为后续的图像分析和识别任务提供基础。
Matlab作为一种功能强大的数学计算软件，提供了丰富的图像处理工具和算法库，使得图像特征提取变得更加便捷和高效。
本文将介绍在Matlab中进行图像特征提取的基本方法与应用。
一、灰度图像特征提取方法灰度图像特征提取是图像处理中最基本的一种方法，通过对图像的像素值进行统计和分析，得到图像的特征向量。
其中常用的特征提取方法包括灰度直方图、灰度共生矩阵和灰度梯度。
1. 灰度直方图灰度直方图是描述图像像素值分布的一种统计方法，它将图像中各个像素值的个数或占比可视化为直方图。
在Matlab中，可以使用imhist函数计算灰度直方图，并使用bar函数绘制直方图。
2. 灰度共生矩阵灰度共生矩阵是描述图像局部像素间关系的一种方法，通过统计相邻像素对出现的频率，并计算相关统计量，如对比度、相关性、能量等。
在Matlab中，可以使用graycomatrix函数计算灰度共生矩阵，并使用graycoprops函数计算相关统计量。
3. 灰度梯度灰度梯度是描述图像边缘信息的一种方法，通过计算像素值的变化率，可以得到图像中物体的边缘信息。
在Matlab中，可以使用gradient函数计算灰度梯度，并使用mat2gray函数将梯度映射到0-1范围内。
二、颜色特征提取方法除了灰度特征外，图像的颜色信息也是图像特征提取中重要的一部分。
常用的颜色特征提取方法包括颜色直方图、颜色矩和颜色梯度。
1. 颜色直方图颜色直方图是描述图像颜色分布的一种方法，通过统计图像中各个颜色通道的像素个数或占比，并可视化为直方图。
在Matlab中，可以使用histogram函数计算颜色直方图，并使用bar函数绘制直方图。
2. 颜色矩颜色矩是描述图像颜色分布的一种方法，通过计算图像颜色分布的一、二阶矩，可以得到颜色的均值、方差、偏度和峰度等统计量。
图像轮廓提取方法
图像轮廓提取方法
图像轮廓提取方法是图像处理中常用的技术，通常用于检测物体的边缘、形状、面积和位置等信息。
以下是一些常见的图像轮廓提取方法：
1. 基于边缘检测：图像边缘检测可以通过Sobel、Laplacian和Canny算子等方法完成，通常可以将检测到的边缘转换为轮廓。
2. 基于二值化：将图像转换为二值图像后，可以使用形态学操作、连通性检测等方法来提取轮廓。
在二值化过程中，可以根据图像灰度值的阈值对图像进行分割，以便更好地提取轮廓。
3. 基于区域分割：使用分割方法（如分水岭算法、阈值分割等）将图像分割为多个区域，然后通过区域之间的边界信息来提取轮廓。
4. 基于特征提取：利用图像纹理，形状，颜色等特征，从中提取物体的轮廓。
这种方法需要考虑各种特征的权重和分类器的训练，具有较高的计算复杂度。
5. 基于级联分类器：利用级联分类器检测物体的边缘，然后通过相关算法提取轮廓。
这种方法在人脸识别、物体检测等领域得到广泛应用。
SIFT算法原理SIFT算法详细介绍
SIFT算法原理SIFT算法详细介绍SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法是一种用于图像特征提取和匹配的算法，被广泛应用于计算机视觉领域。
SIFT算法的核心思想是在不同尺度空间中检测和描述图像的局部特征，通过这些特征可实现图像的匹配、识别和定位。
1.尺度空间极值点检测：首先，SIFT算法通过高斯平滑滤波器构建高斯金字塔，每一层都是由上一层进行降采样得到的。
在不同尺度空间的图像上，通过比较每个像素点与其相邻像素点的灰度值，找出尺度空间极值点，作为关键点候选。
2.关键点定位：通过对尺度空间的极值点进行精确定位，以获取更加准确的关键点。
在关键点候选集合中，利用尺度空间的极值点与梯度方向直方图等局部特征进行过滤，剔除低对比度和边缘响应的关键点。
3.方向分配：为了使SIFT算法具有旋转不变性，需要为每个关键点分配主方向。
采用梯度直方图对关键点周围的图像区域进行统计，找到梯度方向直方图的峰值，作为该关键点的主方向。
4.关键点描述：在每个关键点周围的图像区域内，构建128维的特征向量，用于描述该关键点的局部特征。
通过计算每个像素点周围的梯度幅值和方向，并将其转换为特征向量的模式，构成关键点的描述符。
5.特征匹配：对于待匹配的图像，通过计算两个图像的特征向量之间的欧氏距离，进行特征匹配。
采用距离比值方法，选取最匹配和次匹配之间的距离比值小于预先设定的阈值的特征点，进行最终匹配。
6.特征筛选：通过应用RANSAC（随机抽样一致性）算法，对匹配结果进行筛选，剔除外点，保留内点，从而得到更准确的匹配结果。
SIFT算法的应用非常广泛，常用于目标识别、图像拼接、图像检索、三维重建和运动估计等领域。
在目标识别中，通过提取图像的SIFT特征，并与模板图像进行匹配，可以实现目标的识别和定位。
在图像拼接中，通过寻找多幅图像之间的共同特征点，并根据特征点的位置关系进行配准，可以实现图像的自动拼接。
三种强大的物体识别算法
三种强大的物体识别算法——SIFT/SURF、haar特征、广义hough变换的特性对比分析收藏识别算法概述：SIFT/SURF基于灰度图，一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。
二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。
三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。
haar特征也是基于灰度图，首先通过大量的具有比较明显的haar特征（矩形）的物体图像用模式识别的方法训练出分类器，分类器是个级联的，每级都以大概相同的识别率保留进入下一级的具有物体特征的候选物体，而每一级的子分类器则由许多haar特征构成（由积分图像计算得到，并保存下位置），有水平的、竖直的、倾斜的，并且每个特征带一个阈值和两个分支值，每级子分类器带一个总的阈值。
识别物体的时候，同样计算积分图像为后面计算haar特征做准备，然后采用与训练的时候有物体的窗口同样大小的窗口遍历整幅图像，以后逐渐放大窗口，同样做遍历搜索物体；每当窗口移动到一个位置，即计算该窗口内的haar特征，加权后与分类器中haar特征的阈值比较从而选择左或者右分支值，累加一个级的分支值与相应级的阈值比较，大于该阈值才可以通过进入下一轮筛选。
图像相似度与物体轮廓定位方法的研究（可编辑）
硕士学位论文图像相似度与物体轮廓定位方法的研究学号:..完成日期:大连理工大学大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。
尽我所知,除文中已经注明引用内容和致谢的地方外, 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果,也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。
与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
若有不实之处,本人愿意承担相关法律责任。
学位论文题目:图鱼担型廑鱼堑签笙麈鏖焦友洼鲍丛窥作者签名:塑逡至亟日期:兰墨年上月工日大连理工大学硕士学位论文摘要图像识别属于人工智能的一部分,是当前学术前沿,诞生了众多的研究分支。
本文选择了对图像识别的基础算法加以研究,分别为图像相似度、边缘检测和物体轮廓定位方法,并提出了新的计算方法。
本文研究内容如下所示:图像相似度是图像检索的基础,从海量图片中检索特定的相似的图片不仅需较高的准确性,更重要的是要达到很快的计算速度。
本文提出了一种在颜色空间中计算两幅图像距离的新方法。
首先,将图像分块并计算每个图像块的主颜色直方图。
然后,使用二次式距离函数能充分利用颜色之间的相似度获得主颜色直方图之间的距离。
这里,提出了一种新的计算颜色相似度的方法。
最后,使用最佳匹配策略,通过加权每对图像块之间的距离计算出图像的相似度。
算法的有效性和性能在模拟和真实的图像集上得到了充分的验证。
边缘检测是图像识别的关键,涌现了一批经典的检测算法,如算子、算子、算子、算子、算子、算子等。
其中算子达到了最佳的效果,但其检测到的边缘有些粗糙,为了便于进一步处理。
本文提出一种边缘去杂及连通性增强算法.蠕虫算法,首先通过边缘检测算法得到待处理的边缘图像,然后使用该算法去除边缘图像中的杂边、毛刺伪边缘等因素同时保持边缘的连通性。
实验结果表明,本算法有良好的性能,使得边缘图像简洁清晰,较之边缘细化算法能更简单有效地去除杂边,且在一定程度上去除了椒盐噪声对边缘图像的影响。
根据轮廓寻找匹配对应点的断层图像插值方法
根 据 轮 廓 寻 找 匹配对 应 点 的断 层 图像 插 值 方 法
蔺启培 ， 开宇 李
（ 南京航 空航 天大学 自动化学院 ， 苏 南京 ２ ０ １ ） 江 １０ ６ 摘要： 插值是 三维重建的一个重要 步骤。 目前常用的直接 灰度插值会使得 图像边界模 糊。针 对这一 问题 ， 出一种基 于 提 轮 廓寻找 匹配点 的插值 方法： 首先对两幅 图像进行形状插值 ， 到插值 图像 的轮 廓 ； 得 再根 据轮 廓 寻找插值 图像 在 两幅源 图像上的对应点 ， 并根据 匹配准测 ， 到最佳 匹配点 ； 找 最后对 匹配点的灰度进行插值 ， 得到插值像 素 点的灰度值 。试验 结
边界模 糊 的问题 。
基于形状 的插值 能很 好 地插 值 出 图像 的轮 廓， 结果要好于直接灰度插值¨ Ｊ 。文献 ［ ］ 出一 ６提 种基于匹配点的插值算法 ， 但其只有在两幅图像 的形
行各种医学分析。然而 ， 在大多数情况下我们得 到的 Ｃ 、 Ｉ 断层 图像 ， Ｔ ＭＲ 等 断层 之 间的距 离 远远 大 于 同一
维普资讯
２０ ０ ８年第 ７期
文 章 编 号 ：０ ６２ ７ （ ０ ８ ０ －０ ２０ １０ —４ ５ ２ ０ ） ７０６ － ４
计 算 机 与 现 代 化 ＪＳ Ａ Ｊ Ｙ Ｉ Ｎ Ａ Ｈ Ａ ＩＵ Ｎ Ｉ Ｕ Ｘ Ａ Ｄ Ｉ Ｕ
总第 １５期 ５
取 得较好 的插 值 图像 。
１ 算 法介绍
对任意 一个 断 层 图 像 ， 其 定 义 为 Ｓ ＝｛ ｉＹ， 将 ｉ ｘ，ｊ Ｚ，｝其 中 ，ｉＹ 为 二 维 断 层 图像 的 像 素 点 的 坐 标 ｉｆ ， ｘ、
常 用 的插 值方法 大 体可 分 为灰 度 插 值 （ｒｙｌ ｅｇａ—ｖｌ ｅ
基于灰度的三维重建的原理
基于灰度的三维重建的原理
基于灰度的三维重建是一种常用的三维重建方法，其主要原理是利用
灰度信息将二维图像转化为三维模型。
该方法主要包括以下步骤：
第一步是图像获取，通过相机或扫描仪等设备获取二维图像。
第二步是三维模型的初始生成，利用三角剖分等方法将二维图像转化
为初始的三维网格模型。
第三步是灰度值的处理，利用计算机图形学中的线性插值算法，将二
维图像中的灰度值映射到三维网格模型上，生成三维的灰度网格模型。
第四步是曲面重建，通过曲面拟合等方法对三维灰度网格模型进行曲
面重建，得到更完整的三维模型。
总的来说，基于灰度的三维重建方法具有高效、精度高等优点。
它可
以应用于医学影像、文物复原等领域，为这些领域的发展提供了有力
的支持。
当然，这种方法也存在一些缺陷。
由于该方法主要是基于灰度值的处理，因此对于图像中噪声、光照等干扰因素较为敏感，容易导致模型
质量下降。
此外，基于灰度的三维重建方法还面临着算法复杂度高、计算时间长等问题。
为了解决这些问题，研究者们正在探索和发展更加高效、精确的三维重建方法，例如基于深度学习的三维重建等。
总的来说，基于灰度的三维重建方法是一种常用的三维重建技术，但其优缺点需要我们进行全面考虑。
我们可以根据应用需求选择合适的三维重建方法，从而为实际应用提供更好的支持。
灰度重心法 定位边缘
灰度重心法定位边缘灰度重心法和定位边缘是数字图像处理中常用的两种方法。
灰度重心法是一种基于图像灰度值分布的特征提取方法，用于确定物体的几何中心。
而定位边缘则是一种检测图像中物体边缘的方法，可以用于目标识别和跟踪等应用。
一、灰度重心法1. 灰度重心法原理灰度重心法是利用物体在图像上的灰度分布来确定其几何中心。
对于一个二值化的图像，其几何中心可以通过计算黑色像素点和白色像素点在x和y方向上的平均值得到。
但对于一个灰度图像，其像素点不仅有黑白两种颜色，还有不同程度的灰色。
因此，在计算几何中心时，需要考虑每个像素点所占据的权重。
设I(x,y)表示图像上坐标为(x,y)处的像素值，Gx和Gy分别表示在x和y方向上所有像素点所占据权重的平均值，则物体在x和y方向上的几何中心可以表示为：Xc = ∑(I(x,y)*x)/∑I(x,y)Yc = ∑(I(x,y)*y)/∑I(x,y)其中∑I(x,y)表示图像中所有像素点的灰度值之和。
2. 灰度重心法应用灰度重心法常用于图像分割、目标跟踪、形状识别等领域。
例如，在目标跟踪中，可以通过计算物体在前一帧和当前帧中的几何中心来确定物体的运动轨迹。
二、定位边缘1. 定位边缘原理定位边缘是一种检测图像中物体边缘的方法。
在数字图像处理中，边缘是指物体与背景之间的明显变化区域。
通过检测这些变化区域，可以确定物体的轮廓和形状。
常用的定位边缘方法包括Canny算子、Sobel算子、Laplacian算子等。
其中Canny算子是最经典和最常用的方法之一。
它基于图像梯度的变化率来检测边缘，并采用非极大值抑制和双阈值分割等技术来提高检测精度。
2. 定位边缘应用定位边缘常用于目标识别、图像增强、自动驾驶等领域。
例如，在自动驾驶中，可以通过检测道路边缘来确定车辆的行驶方向和位置。
总结：灰度重心法和定位边缘是数字图像处理中常用的两种方法。
灰度重心法基于图像灰度值分布的特征提取，用于确定物体的几何中心；定位边缘则是一种检测图像中物体边缘的方法，可以用于目标识别和跟踪等应用。
如何使用计算机视觉技术对图像进行目标定位
如何使用计算机视觉技术对图像进行目标定位计算机视觉技术是一种利用计算机和相关算法处理图像和视频的技术。
其中之一的应用是目标定位，在这个任务中，计算机视觉技术被用来在图像中找到特定目标的位置。
本文将探讨如何使用计算机视觉技术对图像进行目标定位。
目标定位是计算机视觉领域的基本问题之一。
它的主要目标是找到图像中感兴趣的目标的位置，通常是通过识别目标的特征或形状来实现。
下面是一些常见的目标定位技术：1. 特征提取技术：这种技术通过识别对象的特定特征点或区域来定位目标。
常见的特征包括边缘、角点、颜色直方图等。
一旦提取到了这些特征，就可以使用模式匹配算法来对比图像中的特征点与目标特征的相似度，从而定位目标的位置。
2. 模板匹配技术：这种技术利用已知目标的图像模板，通过在整个图像上滑动模板并计算相似度来寻找目标的位置。
在滑动过程中，如果模板与图像中的某个区域相似度高于某个阈值，则认为找到了目标的位置。
3. 目标检测技术：这种技术不仅可以定位目标的位置，还可以检测图像中是否存在目标。
目标检测技术通常使用分类器来对图像中的区域进行分类，以确定它们是否属于目标。
常见的目标检测方法包括Haar 特征分类器、卷积神经网络（CNN）等。
无论使用哪种目标定位技术，下面是一个基本的目标定位流程：1. 图像预处理：在进行目标定位之前，需要对图像进行一些预处理，如图像增强、去噪等。
这些预处理步骤可以提高定位的准确性。
2. 特征提取与匹配：根据选择的目标定位技术，提取图像中的特征点或特征区域，并与目标的特征进行匹配。
特征提取和匹配的算法和步骤将根据具体的技术而有所不同。
3. 目标检测（可选）：如果需要检测图像中是否存在目标，可以使用目标检测技术来完成。
这个步骤通常会使用训练好的分类器来对图像中的区域进行分类。
4. 目标定位和显示：根据特征提取和匹配的结果，确定目标的位置，并在图像上进行标记。
定位的结果可以以各种方式显示，如边界框、标记点等。
基于灰度和轮廓特征的平面、凹面和凸面识别
基于灰度和轮廓特征的平面、凹面和凸面识别丁伟利;李勇;曹秀燕;郑亚卓【摘要】平面、凹面、凸面是识别物体结构的重要线索,从单幅图像获取这些线索是进行三维重建、目标识别、场景分割和标定的关键步骤.针对这一问题,提出了一种基于灰度和轮廓特征的平面、凹面、凸面识别算法.通过区域的灰度拟合曲线分析区域的灰度分布特征与区域形状之间的关系,对区域轮廓进行方向编码,并将完整轮廓在角点处断开成若干连续线条,利用PCA方法判定其中是否包含光滑曲线段.综合考虑区域的灰度分布特征和区域轮廓特征,给出了区域表面形状的识别规则.灰度和轮廓两方面线索互相补充、互相约束,大大提高了区域表面形状的识别准确率.实验表明,该算法具有良好的识别效果.【期刊名称】《黑龙江大学自然科学学报》【年(卷),期】2015(032)003【总页数】7页(P409-415)【关键词】单幅图像;灰度特征;轮廓特征;表面形状识别【作者】丁伟利;李勇;曹秀燕;郑亚卓【作者单位】燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004;燕山大学电气工程学院,秦皇岛066004【正文语种】中文【中图分类】TP391.90 引言从单幅图像获取物体结构线索是计算机视觉领域的经典问题，研究者提出了很多方法来解决它，主要包括从明暗恢复形状（SFS）和从轮廓恢复形状（SCS）两类。
明暗恢复形状（SFS）算法由Horn［1］提出来的，它一直是国内外研究的热点。
文献［2］分析了物体三维形状与二维图像明暗之间的关系，并提出了将SFS算法应用于三维重建领域，根据图像每一像素灰度值判定区域三维形状;文献［3］提出了基于二维灰度图像的全局重建算法，该算法将灰度图像的奇异点划分为最大极大值、极小值和两类鞍点，结合光滑曲面的局部特征信息作为重建的重要依据。
文献［4］结合先验知识提高了算法的鲁棒性和正确率;文献［5］在光照模型中加入距离衰减因素的影响，进一步扩大了SFS算法的应用。
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维普资讯
第 ３ ９卷 第 １ 期 １
２０ ０ ２年 １ １月
计 算 机 研 究 与 发 展
Ｊ ＵＲＮＡｌ Ｏ ＯＦ ＣＯＭ ＰＵＴＥＲ ＲＥＳ ＥＡＲＣＨ ＡＮＤ ＤＥＶＥ１ＯＰＭ ＥＮＴ
Ｖｏ１ ９． Ｏ． ．３ Ｎ １ｌ Ｎ ＯＶ． ２０ ０２
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基 于特 征 轮 廓 的 灰 度 图像 定 位 三 维 物 体 方 法
裴 明涛 贾云得 曹元大
（ 京 理 】大 学 计 算 机 科 学 与 工 程 系 北 京 １０ ８ ） 北 ： ０ ０ １
（ｉ ｏ ｐ ｉ １３ ｃ ｒ） ｖｔ ｅ＠ ６ ． ｏ ｅ ｎ
摘 要 讨 论 ＇ 种 基 于 特 征 轮 廓 的 从 二 维 灰 度 图 像 确 定 三 维 物 体 位 置 和 姿 态 的 方 法 ． 方 法 首 先 建 立 物 体 的 三 广 一 该 维 网 面 模 型 ， 测 模 型 上 的 特 征 点 ， 建 立 该 物 体 的 特 征 轮 廓 模 型 ； 后 检 测 输 入 图 像 中物 体 上 的 特 征 点 ， 成 特 检 并 然 形 征 轮 廓 ， 与 特 征 轮 廓 模 型相 匹 配 ， 可得 到 该 物 体 在 三 维 空 间 中 的 姿 态 ； 后 使 用 最 小 二 乘 法 对 物 体 进 行 精 确 定 并 就 最 位 ． 验 证 明 ， 方 法 在 物 体 遮 挡 情 况 不 是 很 严 重 时 ， 以快 速 精 确 地 从 灰 度 图像 定 位 三 维 物 体 ． 实 该 可 关 键 词 三 维 物 体 定 位 ， 征 轮 廓 ， 度 图 像 ， 体 识 别 特 灰 物
Ａｂ ｔａ ｔ Ｄｉｃ ｓ ｅ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒｉ ａ ｔａｇ ｒｔ ｍ ｏ ｌｃ ｌ ｅ３ ｏ ｊｃ ｒ ｍ ｎ ｉ ｔｎ ｉ ｍａ ｅ ｓｒ ｃ ｓ ｕ ｓ ｄ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ｓａｆｓ ｌ ｏ ｉｈ ｔ ｏ ａｉ Ｄ ｂ ｅ ｔｆｏ ａ ｎ ｅ ｓｔ ｘ ｇ ｚ ｙ
（ ｐ ｒ ｎ ｏ ｏ ｐ ｔｒＳ ｉ ｃ ｎ ｎ ｉｅ ｒ ｇ，Ｂ ｉｉｇ Ｕｎ ｖ ｒｉ Ｊ ｃ ｎ ｅ ｎ ｃ ｎ ｌ ｙ ｅｊ ｇ １ ０ ８ ］ Ｄｅ ａ ｔ ｔ ｆ Ｃ ｍ ｕｅ ｃｅ ｅａ ｄ Ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｍｅ ｎ ｎ ｅ ｎ ｉ ｅｓ ｙ｛ ｊ ｔ Ｓ ｉ ｃ ｄ Ｔｅｈ ｏｏ ，Ｂ ｉ ｎ ０ ０ ｅ ａ ｇ ｉ １
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