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文檔簡介
1、曲線形態(tài)是一類重要的目標(biāo)特征,具體包括直線、圓、曲線、具有寬度的曲線結(jié)構(gòu)和輪廓等,已廣泛應(yīng)用于字符、零部件、建筑物和道路等目標(biāo)檢測中。由于光照、相機(jī)抖動或磨損等的影響,實(shí)際獲取的曲線形態(tài)上的灰度不均勻且噪聲干擾較大,稱這類曲線形態(tài)為灰度不均勻的曲線形態(tài)。對于這類曲線形態(tài),經(jīng)典的算法提取的曲線形態(tài)常出現(xiàn)斷裂、虛假、誤檢、漏檢以及輪廓缺失等問題。因此,提高灰度不均勻的曲線形態(tài)檢測的魯棒性和精確性是一個具有挑戰(zhàn)性的課題。
由于貨車圖
2、片包含了多種曲線形態(tài)的目標(biāo),本文以貨車故障檢測系統(tǒng)為應(yīng)用背景,系統(tǒng)地研究了多種曲線形態(tài)的檢測問題,主要研究內(nèi)容主要分為四大部分:1)第一部分利用線元素的特殊結(jié)構(gòu)性質(zhì),研究了基于紐扣型結(jié)構(gòu)的分水嶺算法,以獲得精確的邊緣或輪廓;2)第二部分利用線元素的感知編組規(guī)則,研究了曲線檢測與寬線檢測算法;3)第三部分利用局部曲率和全局空間對稱性,研究了尺度和旋轉(zhuǎn)不變的輪廓描述子及匹配算法,提高了輪廓描述與檢測對缺失和毛刺等的魯棒性;4)第四部分為曲線
3、形態(tài)檢測的應(yīng)用,研究了貨車故障定位與檢測系統(tǒng)中曲線形態(tài)的檢測方法。本文主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
邊緣或輪廓是最基本的曲線形態(tài)。理論分析和試驗(yàn)研究表明,梯度圖像中邊緣或輪廓的線元存在一種紐扣型結(jié)構(gòu)。由于紐扣型結(jié)構(gòu)為特殊的結(jié)構(gòu),目前的分水嶺算法均忽略了這一結(jié)構(gòu),從某個弱梯度對應(yīng)的分水嶺點(diǎn)開始,把不屬于分水嶺的弱梯度點(diǎn)誤判為分水嶺點(diǎn),導(dǎo)致了虛假的邊緣檢測。為此,本文提出基于紐扣型結(jié)構(gòu)的分水嶺算法,將弱梯度對應(yīng)的分水嶺點(diǎn)起始點(diǎn)定義為阻礙
4、點(diǎn),同時定義基于阻礙點(diǎn)的最接近路徑,用以生成新的集水盆地,得到新的分水嶺。實(shí)驗(yàn)表明,該方法還原和體現(xiàn)了紐扣型結(jié)構(gòu),確保了邊緣檢測或輪廓提取的精確性。
其次,在邊緣檢測的基礎(chǔ)上,針對曲線檢測結(jié)果易受噪聲點(diǎn)或偏離點(diǎn)等干擾的問題,本文提出了基于窗口的連通區(qū)域標(biāo)記和方向控制的曲線檢測算法。從運(yùn)動動力學(xué)觀點(diǎn)出發(fā),本文把曲線視為給定點(diǎn)連續(xù)運(yùn)動的軌跡,通過切線方向提出了方向控制的思想,把同一個方向的點(diǎn)組織為曲線。此外,對于圓這一特殊曲線,本
5、文還提出基于托勒密定理和方向控制的圓檢測算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法速度快、檢測精度高、魯棒性強(qiáng)。
再次,寬線是特殊的曲線形態(tài),在圖像中表現(xiàn)為條狀的區(qū)域。受噪聲和光照等影響,寬線檢測易出現(xiàn)斷裂甚至漏檢的問題。本文利用梯度方向的延續(xù)性,提出了一種有效的寬線檢測算法。該算法提出線增強(qiáng)算子以增強(qiáng)線特征,并提出接近方向和采用假設(shè)驗(yàn)證法得到線候選目標(biāo),再利用背景灰度具有相似性的特點(diǎn),來確定線是否為寬線,從而排除雜亂線條的干擾,接著沿著
6、線的剖面檢測確定另一側(cè)寬線,并利用拐點(diǎn)處具有無延續(xù)性的特點(diǎn)檢測拐點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能有效地檢測變對比度的寬線。
然后,在輪廓提取的基礎(chǔ)上,輪廓的描述與檢測是目標(biāo)檢測的最重要的課題之一。由于受視角、光照和噪聲等影響,輪廓可能存在尺度、旋轉(zhuǎn)、毛刺、微小缺失等問題。針對這些問題,本文提出了基于改進(jìn)的曲率函數(shù)和行程編碼的局部輪廓描述子和基于空間對稱性的全局輪廓描述子,這兩個輪廓描述子對旋轉(zhuǎn)和尺度具有不變性,且對微小缺失和毛刺等具
7、有魯棒性。最后,本文利用隱馬爾可夫模型(HMM)框架,提出了基于HMM模型的輪廓描述子匹配算法,并對MPEG-7 Shape CE Part B和Kimia99數(shù)據(jù)庫進(jìn)行測試,實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的匹配算法容錯能力強(qiáng),適合輪廓描述子序列的匹配。
最后,針對貨車故障定位與檢測的應(yīng)用,從大尺度曲線形態(tài)故障部位定位和感興趣區(qū)域典型曲線形態(tài)檢測兩方面,系統(tǒng)地研究了線、圓以及寬線等各形態(tài)的故障部位定位與檢測方法,研制和開發(fā)了貨車故障定位與
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