轮廓匹配

摘要： 汽车发动机转子装配误差容易造成零件磨损和效率降低.针对转子零件装配精度要求,提出一种基于轮廓与特征点结合的轮廓匹配改进方法.首先对转子图像进行滤波、二值化预处理;其次提取轮廓并利用轮廓Hu矩方法进行轮廓粗匹配;然后提取特征点,并在以特征点为中心、半径为16像素的圆形区域内生成4个特征描述子作为匹配特征,利用欧氏距离进行特征点匹配;最后通过找到的匹配对计算仿射变换矩阵,得到精匹配结果.实验结果表明,该方法在背景复杂、光照变化的条件下能够较精确地匹配轮廓,保证匹配精度在1像素内,且生成的特征描述子对数越多,匹配结果越精确.

摘要： 虹膜图像在采集过程中由于个体差异、采集环境等因素的影响,存在遮挡、偏角等噪声.针对该问题,提出一种基于轮廓匹配和多项式拟合的虹膜分割方法.首先将虹膜图像分为理想型虹膜图像与非理想型虹膜图像;其次针对理想型虹膜图像,根据圆的标准方程检测虹膜边界实现虹膜分割,针对非理想型虹膜图像,通过轮廓匹配算法获得带遮挡部分的虹膜后,采用多项式拟合的方法去除眼睑等遮挡部分,实现虹膜的准确分割.本文算法实现虹膜分割的错误率nice1为1.5％,nice2为1.9％,且F1值达到93.65％.结果表明,该方法能够有效地去除虹膜图像中的遮挡噪声,具有较高的虹膜分割准确率.

摘要： 为消除不同光照强度和葡萄叶片遮挡等因素对果穗识别定位与跟踪精确度的影响,通过搭建基于vs2017与OpenCV3.4双目识别定位系统,研究基于自然光环境下红提葡萄果穗的识别、定位及跟踪,提出一种K-Means聚类算法和HSV颜色分量相结合的葡萄果穗识别分割方法,并提出了基于深度卷积神经网络与双目视觉相结合的葡萄跟踪算法.选用OpenCv与MATLAB对双目相机标定,去除误差过大及模糊的照片,标定误差控制在0.13％以内.采用双目相机视差获得深度图进行葡萄定位,试验表明,当定位距离在0.8～1.5 m时,葡萄定位误差小于1％;利用轻量级卷积神经网络YoLov4训练葡萄位置区域模型,试验结果表明葡萄位置区域检测平均准确率达85.4％,召回率达87.6％;利用MATLAB对葡萄轮廓模型实施匹配跟踪和kalman滤波,试验结果表明跟踪效果较好.

摘要： 在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多,误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题.该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像"由粗到精"的匹配新方法.该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果.试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配.

摘要： 针对现有轮廓匹配算法在轮廓缺失、轮廓噪声点、非线性光照下匹配效果差的问题,提出了基于方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征描述的轮廓匹配算法.将轮廓曲线点离散化,计算所有离散点梯度并统计其在不同方向上的密度分布,以欧氏距离作为相似性度量,采用金字塔分层搜索策略进行搜索.统计所有离散点梯度信息得到梯度方向直方图,融合了轮廓的局部信息和全局信息,使得该算法对部分缺失、遮挡、边缘噪声具有较高的鲁棒性.以印花鞋面表面轮廓为试验对象,使用该算法进行匹配,结果表明,在复杂背景下,该算法对加入人为干扰的鞋面匹配效果较好,且采用金字塔分层搜索策略,匹配速度能满足实际应用的需要.

摘要： 针对物体识别中轮廓精确匹配与部位识别问题,提出一种基于最小点对成本的改进轮廓精确匹配与分析方法.采用交互式分割法学习不同类别的轮廓分析参数和轮廓原型数据,构建类别轮廓原型知识库.引入粗到精的二级匹配和最小点对成本精确匹配2种策略以进行轮廓匹配,其中粗到精的二级匹配策略可有效降低匹配过程对轮廓细节变化的敏感性,最小点对成本精确匹配策略能保证匹配具有平移不变性、旋转不变性、镜像不变性和尺度不变性,且能以直观的方式呈现匹配结果.在Animal数据集上的实验结果表明,该方法在物体识别中的部位分割、轮廓识别和部位识别等方面具有较高的准确率,且能同时精确识别轮廓类别及其部位类别.

摘要： 为提高合成孔径雷达目标识别性能, 提出一种基于目标轮廓匹配的目标识别方法, 目标轮廓描述目标的几何外形分布以及尺寸信息, 是广泛应用于目标识别的特征之一.将目标轮廓进行分段, 采用部分Hausdorff距离度量各个分段的距离, 通过科学综合各个分段的部分Hausdorff距离, 设计目标轮廓的距离测度, 根据具有最小距离的原则判断目标类型.分段匹配的策略有效避免了轮廓提取误差以及目标部分遮挡对于目标识别的不良影响, 提高了识别算法的稳健性.通过在MSTAR数据集的多种条件下进行实验, 验证了提出方法有效性和稳健性.%To improve the performance of synthetic aperture radar (SAR) target recognition, a target recognition method based on matching of target contour was proposed.Target contour reflects the physical sizes and geometrical shape of the target, thus providing reliable descriptions for target recognition.The whole target contour was segmented into several parts and the partial Hausdorff distance (PHD) was used as the distance measure for each part.By reasonably combining individual distances, a distance measure was designed for target contours and the class with the minimum distance was determined to be the target type of the test sample.The strategy of segmenting the whole target contour to several parts can avoid the negative influences brought by contour extraction errors and possible occlusion, thus improving the robustness of SAR target recognition method.Experimental results on the moving and stationary target acquisition and recognition (MSTAR) dataset under several conditions show the effectiveness and robustness of the propose method.

摘要： 基于二维激光位移传感器的钢轨磨耗检测系统在实际线路上采集的轮廓坐标数据往往存在噪声和离群点干扰,传统基于非线性最小二乘轮廓匹配算法对干扰点较为敏感,因此容易出现匹配不准的问题.提出了在传统的方法上采用距离和最小取代最小二乘平方和最小的目标函数,并采用Nealder-Mead单纯形算法对目标函数进行优化求解得匹配参数.在MATLAB中进行仿真,对比分析了提出方法的有效性及误差,方法在轨道检查车实采线路数据上进行了验证,改进方法有效改善了受干扰时的匹配精度.

摘要： 智能视频监控的目的是为了分类和检测进入监控区域的目标物体，为了提高智能视频监控中目标物体的识别率，本文提出了轮廓匹配与光流预测相组合的方式来对目标物体进行分类、识别和智能跟踪。并用相关实验模型证明，该种组合能较好地分类和识别目标，运行效率较高，能满足运动目标的分类和检测要求。

摘要： 对托盘的检测是仓储机器人进行货物搬运的关键步骤.针对当前检测方法光照鲁棒性不强、受托盘与传感器之间相对位姿的约束等问题,提出一种基于点云平面轮廓匹配的检测方法.该方法使用ToF(Time-of-Flight)相机采集点云;点云经预处理后,使用以法线为约束的区域生长算法进行平面分割,并沿其主法线方向投影生成栅格图,解决受相对位姿约束的问题;最后在对栅格图进行轮廓提取后,利用融合Hu不变矩和尺度比例特征的轮廓特征进行目标与模板的匹配,实现对托盘的检测.实验结果表明,该方法在光照不同、托盘位姿不定等场景下均具有高识别率和鲁棒性.

摘要： 基于轮廓匹配的无纹理3D目标跟踪算法需要根据3D模型和2D投影轮廓的3D一2D匹配点连续估计目标的位置和姿态,但在背景复杂和运动模糊的情况下容易错配导致跟踪失败.针对此问题,提出一种基于自适应特征融合的3D目标跟踪算法.首先在3D模型投影轮廓附近进行轮廓匹配和颜色统计建模,以提取轮廓特征和颜色特征;然后定义基于轮廓特征和颜色特征自适应加权的能量函数,并计算其相对于位置和姿态参数的偏导数;最后通过LM优化算法求解位置和姿态参数的最优值.为处理目标和相机的快速运动,采用由粗到细的策略在多尺度视频帧中迭代跟踪.定性和定量实验结果表明,在复杂背景和运动模糊的情况下,该算法仍能实现快速稳定的跟踪,具有较高的精确性和鲁棒性.

摘要： 单视频人体姿态分析是计算机视觉中的难点问题.利用已有的运动捕获数据构建姿态实例库,提出了一种基于实例的单视频人体姿态分析方法。该方法首先采用基于形状上下文的轮廓匹配方法得到人体姿态的侯选集；其次,通过统计建模和转移概率建模得到人体姿态的参数估计；最后,使用核规约方法平滑运动得到人体连续姿态.该方法能够有效分析单视频中的人体三维姿态,克服模型轮廓映射歧义,并对视角变化鲁棒.在步行、跑步和跳跃等视频上的实验验证了本文方法的有效性。

摘要： 本文提出了一种放疗过程中肿瘤位置实时检测的新方法.方法使用图像测量及高速硬件处理技术,通过测量病人正常呼吸状态下的病灶区实时轮廓线与治疗计划依据的轮廓线精确匹配来动态控制射线释放的时机,从根本上减小了精确放疗中因病人的呼吸引起的照射误差.

摘要： 重点介绍了中国科学院等离子体物理研究所"精确放射治疗系统"课题组在基于视频的摆位方法领域的最新研究成果, 如基于双目视觉的摆位系统、基于轮廓匹配的位置测量系统和呼吸门控系统.简要介绍了这些方法的原理、应用场合及应用前景.

摘要： 边缘提取是图象预处理的重要方法之一，已经在工农业生产中得到了广泛应用。该文以沈阳造币厂印花车间金属纪念币的重叠压印为背景，在边缘提取的基础上，通过图象卡实现轮廓掩码的动态匹配，并对实现过程中遇到的问题给出了切实可行的解决办法。该方法的有效性已在沈阳造币厂实际生产环节中得到了较满意的验证。

摘要： 本文研究目的：介绍鼻部皮肤肿瘤切除后创面的修复经验与体会。 　　研究方法：鼻部肿瘤切除后,在遵循鼻亚单位组成的美学原则基础上，根据创面的大小、形状、部位及周围皮肤情况，分别选择相应的局部皮瓣(如额鼻皮瓣、双叶皮瓣、改良菱形皮瓣、鼻唇沟皮瓣及额正中皮瓣等)覆盖创面，供区继发创面直接缝合。 　　研究结果：共施行手术428例,鼻部创面面积最小者约0.6cm×0.6cm,最大者约为3.0cm×4.0cm.术后皮瓣全部成活,无明显并发症发生。其中385例随访1个月～5年，鼻外形轮廓较好,修复组织与周围皮肤匹配良好,未见肿瘤复发。 　　研究结论：遵循鼻亚单位美学原则,应用局部皮瓣能修复鼻部肿瘤切除后中等以上创面,且色泽、质地、轮廓等方面能达到较好的匹配和协调,可获得满意功能和稳定的美学效果。

摘要： 本文研究目的：介绍鼻部皮肤肿瘤切除后创面的修复经验与体会。 　　研究方法：鼻部肿瘤切除后,在遵循鼻亚单位组成的美学原则基础上，根据创面的大小、形状、部位及周围皮肤情况，分别选择相应的局部皮瓣(如额鼻皮瓣、双叶皮瓣、改良菱形皮瓣、鼻唇沟皮瓣及额正中皮瓣等)覆盖创面，供区继发创面直接缝合。 　　研究结果：共施行手术428例,鼻部创面面积最小者约0.6cm×0.6cm,最大者约为3.0cm×4.0cm.术后皮瓣全部成活,无明显并发症发生。其中385例随访1个月～5年，鼻外形轮廓较好,修复组织与周围皮肤匹配良好,未见肿瘤复发。 　　研究结论：遵循鼻亚单位美学原则,应用局部皮瓣能修复鼻部肿瘤切除后中等以上创面,且色泽、质地、轮廓等方面能达到较好的匹配和协调,可获得满意功能和稳定的美学效果。

摘要： 本文研究目的：介绍鼻部皮肤肿瘤切除后创面的修复经验与体会。 　　研究方法：鼻部肿瘤切除后,在遵循鼻亚单位组成的美学原则基础上，根据创面的大小、形状、部位及周围皮肤情况，分别选择相应的局部皮瓣(如额鼻皮瓣、双叶皮瓣、改良菱形皮瓣、鼻唇沟皮瓣及额正中皮瓣等)覆盖创面，供区继发创面直接缝合。 　　研究结果：共施行手术428例,鼻部创面面积最小者约0.6cm×0.6cm,最大者约为3.0cm×4.0cm.术后皮瓣全部成活,无明显并发症发生。其中385例随访1个月～5年，鼻外形轮廓较好,修复组织与周围皮肤匹配良好,未见肿瘤复发。 　　研究结论：遵循鼻亚单位美学原则,应用局部皮瓣能修复鼻部肿瘤切除后中等以上创面,且色泽、质地、轮廓等方面能达到较好的匹配和协调,可获得满意功能和稳定的美学效果。

摘要： 本发明涉及一种基于轮廓曲线匹配算法实现数控系统工件定位匹配的方法，其中，所述的方法包括分别获取加工工件的轮廓曲线以及数控系统中预置刀路的轮廓曲线；对所述的加工工件的轮廓曲线以及所述的预置刀路的轮廓曲线进行离散化处理，并获取对应的点列，分别通过轮廓曲线匹配算法对所述的轮廓曲线以及数控系统中预置刀路的轮廓曲线进行粗匹配和精匹配，确定两个轮廓曲线相对应的偏移角度及偏移距离，以所述的偏移角度及偏移距离为依据，将所述的预置刀路进行调整，使得两个轮廓曲线相重合。采用该种方法通过2次匹配即减少了计算量，提高了匹配的速度；又保证了了匹配的精确度。

摘要： 本发明提出了一种内窥镜图像序列中轮廓稠密特征点描述和匹配的方法，包括以下步骤：第一步：基于双边滤波器增强自适应RPCA分解所获得的低秩图像的边缘轮廓，然后基于梯度算子提取边缘轮廓信息，并通过形态学运算获得目标的轮廓形状；第二步：通过提取轮廓形状上顶点的多尺度几何特征描述子，使其对轮廓形状的尺度、大小、旋转变化鲁棒；第三步：利用FFT对轮廓形状的稠密特征描述子降维，通过计算两个轮廓的特征矩阵间的距离大小来衡量不同轮廓间的相似程度，根据目标轮廓形状，在内窥镜图像序列中对目标轮廓形状进行匹配、跟踪，在每一帧中计算获得目标轮廓形状；第四步：基于时空连续性原理，运用目标轮廓形状的关键张量空间对目标轮廓的跟踪、匹配结果进行优化。

摘要： 本发明涉及一种基于轮廓曲线匹配算法实现数控系统工件定位匹配的方法，其中，所述的方法包括分别获取加工工件的轮廓曲线以及数控系统中预置刀路的轮廓曲线；对所述的加工工件的轮廓曲线以及所述的预置刀路的轮廓曲线进行离散化处理，并获取对应的点列，分别通过轮廓曲线匹配算法对所述的轮廓曲线以及数控系统中预置刀路的轮廓曲线进行粗匹配和精匹配，确定两个轮廓曲线相对应的偏移角度及偏移距离，以所述的偏移角度及偏移距离为依据，将所述的预置刀路进行调整，使得两个轮廓曲线相重合。采用该种方法通过2次匹配即减少了计算量，提高了匹配的速度；又保证了匹配的精确度。

摘要： 本发明公开了一种基于边缘轮廓的梯度向量特征的模板匹配方法，利用相机采集胶路及模板工件的图像数据信息，将图像数据信息转成灰度图像，对灰度图像进行预处理；对胶路及模板工件在平面二维图像上进行阈值分割，选择需要创建工件模板的区域，去除非边缘轮廓区域，创建模板图像；按需要进行对模板图像的尺度缩放、角度变化，对模板图像进行填充创建测量矩阵，提取所有模板图像的特征；获取在机器人基坐标系下的Mark点机械坐标并输出；Mark点机械坐标结合点胶针头与机器人基坐标标定转换矩阵实现胶路引导作业。该方法可以满足部分用户对在线点胶机的模板匹配算法的特殊需求，同时对边缘提取做出改良以减少涂色操作造成的特征噪点影响。

摘要： 本发明公开了一种非接触式晶片轮廓提取与匹配系统，所述非接触式晶片轮廓提取与匹配系统包括：可见光相机，位于晶片的正上方，可见光相机用于获取晶片的可见光照片；轮廓提取与匹配模块，与可见光相机通信连接，轮廓提取与匹配模块用于接收可见光照片，并对可见光照片进行轮廓提取，以及将提取的轮廓与晶片的非可见光照片进行匹配，以确定衬底划取区域。采用本发明技术方案，通过从可见光照片中提取晶片轮廓，并与晶片的非可见光照片进行匹配，从而确定衬底的划取区域，提高了晶片衬底区域的划取精度，且避免了只依据晶片的非可见光照片使用手工接触式的轮廓划线可能造成的晶片污染，避免了晶片碎片的情况。

摘要： 本发明涉及一种碳/碳复合材料孔隙结构的轮廓匹配及空间结构表征技术，解决了碳/碳复合材料在数值模拟中空间结构难以表征的技术问题，该方法基于光学显微图像，利用图像处理将孔隙轮廓从碳/碳复合材料的二维图像中提取出来，解决了由于拍摄过程中位置改变所引起的轮廓不匹配问题，同时利用三角平面完成了孔隙厚度方向的构建，实现了对多个孔隙轮廓进行精确地空间结构表征，为后续分析轮廓结构对碳/碳复合材料整体力学性能奠定基础，同时该方法简单易行，成本不高。

摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种轮廓提取方法、检索库建立方法、轮廓匹配方法及其系统。所述轮廓提取方法包括：针对多个预设轮廓特征中的每个预设轮廓特征，确定所述轮廓上的各个预设步长内的所述每个预设轮廓特征的轮廓特征量；以及针对所述多个预设轮廓特征中的每个预设轮廓特征，记录所述预设步长与所述轮廓特征量的对应关系。本发明可通过高精度的户型轮廓匹配来实现相似轮廓的高召回。

摘要： 本发明公开了一种利用屋顶轮廓匹配的卫星影像建筑物高度估计方法，首先利用卫星立体影像建立建筑物区域数字表面模型；依据数字表面模型估算建筑物屋顶高程的取值范围，在取值范围内假定屋顶高程，将已知的物方建筑物轮廓投影至影像上，并计算建筑物轮廓多边形与影像中边缘之间的轮廓匹配度，通过升降高程获得多个可能的建筑物轮廓位置并计算相应的轮廓匹配度，对比轮廓匹配度定位影像上的建筑物，从而完成轮廓匹配并据此估计屋顶高程；根据建筑顶部高程信息和建筑物之间邻接拓扑关系对建筑物聚类，得到对应建筑群区域，扩展地面高程搜索范围，确定建筑物的地面高程；以屋顶高程减去地面高程，求得建筑物高度。

摘要： 本发明公开了一种基于轮廓匹配的螺栓直径测量方法，该方法根据螺栓位置、可见光相机和深度相机标定信息、相机相对于螺栓的旋转角，模拟一个符合图纸尺寸的螺栓位于目标螺栓位置时，在可见光相机图像上映射出的模拟轮廓。将模拟轮廓上的点根据直线和弧线部分划分多个区域，根据模拟轮廓和目标轮廓上像素点的距离信息，计算两个轮廓的匹配度。在图像像素平面x轴、y轴、轮廓平面旋转角、图纸螺栓直径四个维度上进行循环遍历，计算匹配度，匹配度最高的模拟轮廓对应的图纸螺栓直径即为螺栓直径测量结果。该方法具有测量误差小、效率高、无需严格静态放置设备、无需严格设定拍摄距离和角度、远程无人非接触操作、设备轻便、操作快捷等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于轮廓匹配的物体高度在线测量方法，包括图像采集、查找激光矩形投影、查找待测物体、测量数据保存四个步骤，通过灰度直方图拉伸、自适应二值化、区域填充、形态学去噪及激光矩形投影轮廓匹配五个步骤查找激光矩形投影轮廓，通过自适应二值化、形态学去噪、区域填充、待测物体轮廓匹配、待测物体中心高度计算五个步骤查找待测物体。本发明能够实现物体高度测量的自动化、在线化和网络化，避免数据孤岛的产生，不受相机与背景之间距离的限制，能够自动校正由于相机安装问题导致图像倾斜所带来的误差，提高了物体高度测量的精度和效率，且设备成本低，体积小，方便移动安装，适用性强。