巡检机器人中指针式仪表示数的自动识别方法 被引量：16

1

作者 孙婷 马磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期287-291,共5页

针对巡检机器人室外自主识别仪表示数易受到光照影响的问题,在研究了基于二维伽马函数的仪表图像光照不均匀自适应校正算法的基础上,提出了基于最大稳定极值区域(MSER)提取指针区域的算法。首先,通过三尺度高斯函数提取光照分量,构造二... 针对巡检机器人室外自主识别仪表示数易受到光照影响的问题,在研究了基于二维伽马函数的仪表图像光照不均匀自适应校正算法的基础上,提出了基于最大稳定极值区域(MSER)提取指针区域的算法。首先,通过三尺度高斯函数提取光照分量,构造二维伽马函数自动地调整图像反光区域或过暗区域的亮度;然后,通过MSER的两次稳定区域检测提取指针区域;接着,以指针通过仪表轴心为条件,用细化算法和累计概率霍夫变换(PPHT)精确地定位到指针,提高了定位直线的准确度;最后,通过PPHT检测的直线两个端点与轴心位置比较,直接可以判断指针指向,更加方便了计算示数。实验结果表明,所提的仪表示数识别方法能够适应不同光照下、不同类型仪表的指针定位,且识别示数的正确率达到94%以上。 展开更多

关键词 二维伽马函数 指针区域提取 最大稳定极值区域(mser) 细化算法 累计概率霍夫变换(PPHT)

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基于深度学习的无人机遥感影像水体识别 被引量：16

2

作者 杜敬 《江西科学》 2017年第1期158-161,170,共5页

针对无人机遥感影像分辨率高、信息量大易造成错分、漏分现象,导致识别分类精度不高的问题,采用一种基于深度学习的水体识别方法进行无人机遥感影像水体识别。该方法首先选取大量样本训练并构建深度卷积神经网络模型(DCNN),然后利用最... 针对无人机遥感影像分辨率高、信息量大易造成错分、漏分现象,导致识别分类精度不高的问题,采用一种基于深度学习的水体识别方法进行无人机遥感影像水体识别。该方法首先选取大量样本训练并构建深度卷积神经网络模型(DCNN),然后利用最大稳定极值区域(MSER)对无人机遥感影像进行分割得到待识别目标子区,最后根据深度卷积神经网络模型对分割后影像目标进行水体识别,并且将识别结果与目前常用方法进行比较。实验结果表明,该方法能有效识别水体目标,减少错分、漏分现象,提高识别精度,优于其他方法。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 无人机遥感 mser 水体识别

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弱光复杂背景下基于MSER和HCA的树上绿色柑橘检测 被引量：12

3

作者 卢军 胡秀文 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第19期196-201,共6页

基于图像处理和机器视觉的树上绿色柑橘检测,能为果园管理者施肥、估产及采摘作业提供指导。该文提出一种基于水果表面光照分布的分层轮廓分析(hierarchical Contour Analysis,HCA)算法实现了树上绿色柑橘的检测。彩色数码相机拍摄弱光... 基于图像处理和机器视觉的树上绿色柑橘检测,能为果园管理者施肥、估产及采摘作业提供指导。该文提出一种基于水果表面光照分布的分层轮廓分析(hierarchical Contour Analysis,HCA)算法实现了树上绿色柑橘的检测。彩色数码相机拍摄弱光下由闪光灯补光的树上柑橘场景彩色图像,基于水果表面的光照分布应用最大稳定极值区域(maximally stable extremal region,MSER)算法提取图像中的感兴趣区域,然后建立感兴趣区域周围的分层轮廓图,并利用霍夫变换拟合每一级轮廓获得分层圆形目标,最后进行拟合圆嵌套分析得到绿色柑橘水果目标。所提算法在20张复杂的柑橘果园场景图像中进行了测试,最终的召回率达81.2%,查准率达到83.5%,单幅图像平均处理时间为3.70 s。该文所提出的基于光照分布的分层轮廓分析算法,不仅适用于绿色柑橘的检测,也可为其他树上绿色水果检测提供通用的框架和思路。 展开更多

关键词 图像处理 目标识别 算法 最大稳定极值区域 分层轮廓分析 霍夫变换 绿色柑橘检测

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自然场景图像文字检测研究综述 被引量：8

4

作者 郭芬红 谢立艳 熊昌镇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第A01期173-178,共6页

文字是图像内容的重要表达,随着基于内容的图像检索技术的发展,复杂场景图像下的文字检测技术越来越受关注,针对此类图像对现有的主流算法进行了详细的研究。文字检测算法主要包括候选文本区域提取和文本/非文本分类两大核心步骤。首先... 文字是图像内容的重要表达,随着基于内容的图像检索技术的发展,复杂场景图像下的文字检测技术越来越受关注,针对此类图像对现有的主流算法进行了详细的研究。文字检测算法主要包括候选文本区域提取和文本/非文本分类两大核心步骤。首先,总结了近5年的21种主流算法在公开数据集ICDAR上的文字检测效果,数据显示现有文字检测算法依然存在低召回率的问题,召回率最高为0. 83;其次,对候选文本区域提取和文本/非文本分类两大核心步骤中典型算法的优缺点及存在的问题进行了详细的分析;最后,探讨了文字检测未来的发展趋势,并提出了4种可能的研究方向。 展开更多

关键词 文本检测 场景图像 最大稳定极值区域 关键点检测 深度学习

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基于色彩空间的最大稳定极值区域的自然场景文本检测 被引量：8

5

作者 范一华 邓德祥 颜佳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第1期264-269,294,共7页

针对传统的最大稳定极值区域(MSER)方法无法很好地提取低对比度图像文本区域的问题,提出一种新的基于边缘增强的场景文本检测方法。首先,通过方向梯度值(HOG)有效地改进MSER方法,增强MSER方法对低对比度图像的鲁棒性,并在色彩空间分别... 针对传统的最大稳定极值区域(MSER)方法无法很好地提取低对比度图像文本区域的问题,提出一种新的基于边缘增强的场景文本检测方法。首先,通过方向梯度值(HOG)有效地改进MSER方法,增强MSER方法对低对比度图像的鲁棒性,并在色彩空间分别求取最大稳定极值区域;其次,利用贝叶斯模型进行分类,主要采用笔画宽度、边缘梯度方向、拐角点三个平移旋转不变性特征剔除非字符区域;最后,利用字符的几何特性将字符整合成文本行,在公共数据集国际分析与文档识别(ICDAR)2003和ICDAR 2013评估了算法性能。实验结果表明,基于色彩空间的边缘增强的MSER方法能够解决背景复杂和不能从对比度低的场景图像中正确提取文本区域的问题。基于贝叶斯模型的分类方法在小样本的情况下能够更好地筛选字符,实现较高的召回率。相比传统的MSER进行文本检测的方法,所提方法提高了系统的检测率和实时性。 展开更多

关键词 文本检测 边缘增强 最大稳定极值区域 颜色空间 贝叶斯模型

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基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测 被引量：3

6

作者 王大千 崔荣一 金璟璇 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期496-506,共11页

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响,该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域(maximally stable extremal region, MSER)结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视... 自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响,该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域(maximally stable extremal region, MSER)结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图,并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图;然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行;最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明,该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性. 展开更多

关键词 自然场景 Itti视觉关注模型 最大稳定极值区域 文字区域检测

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基于改进型卷积神经网络和行特征的文本检测 被引量：3

7

作者 方承志 樊梦雅 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第8期77-82,共6页

针对现有的自然场景文本检测算法准确率尚未理想的问题,提出了一种基于改进型卷积神经网络和行特征的文本检测方法.首先,采用增强的最大稳定极值区域(MSER)提取图像的连通分量,并应用剪枝方法来获取孤立的连通区域;其次,应用改进型卷积... 针对现有的自然场景文本检测算法准确率尚未理想的问题,提出了一种基于改进型卷积神经网络和行特征的文本检测方法.首先,采用增强的最大稳定极值区域(MSER)提取图像的连通分量,并应用剪枝方法来获取孤立的连通区域;其次,应用改进型卷积神经网络(CNN)对非字符区域进行消除,获得候选字符区域;然后,提出基于行特征构建多方向候选文本行的算法,用于检测任意定向和弯曲的场景文本;最后,应用C4.5决策树算法对候选文本行进行分类.该算法在ICDAR2013、ICDAR2015和MSER-TD500数据集上进行实验,实验结果表明,该算法能显著提高自然场景文本检测的准确率和召回率,且适用于任意方向、语言和字体的文本. 展开更多

关键词 文本检测 最大稳定极值区域 卷积神经网络 行特征 C4.5决策树算法

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基于MSER-Otsu与直线矫正的仪表指针定位算法 被引量：2

8

作者 秦轩 冯磊 +1 位作者 梁庆华 张伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期289-295,300,共8页

针对配电站无人值守作业机器人执行巡检任务时对指针式仪表的识读需求,提出一种结合MSER-Otsu阈值分割与Hough变换直线矫正的仪表指针定位算法。利用最大稳定极值区域算法从表盘图像中粗提取出指针区域,引入迭代Otsu算法进一步对该区域... 针对配电站无人值守作业机器人执行巡检任务时对指针式仪表的识读需求,提出一种结合MSER-Otsu阈值分割与Hough变换直线矫正的仪表指针定位算法。利用最大稳定极值区域算法从表盘图像中粗提取出指针区域,引入迭代Otsu算法进一步对该区域进行阈值分割,将指针、阴影和背景区域像素点分离后仅保留指针的二值化图像,对其采用Hough变换进行指针中心线预定位,再以Huber loss为最优化函数对预定位直线进行矫正,最终完成指针中心线的定位。实验结果表明,该算法能在复杂环境中对仪表指针进行精确定位并计算指针偏转角度,与Hough变换算法和Huber loss拟合算法等相比,其处理速度更快且鲁棒性更高,能满足配电站巡检机器人的实际需求。 展开更多

关键词 方形指针表 最大稳定极值区域 迭代大律法 HOUGH变换 指针定位

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多摄像机间基于最稳定极值区域的人体跟踪方法 被引量：1

9

作者 张莉 刘济林 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期1091-1097,共7页

为实现多摄像机视频监控系统中的人体跟踪,提出了一种以最稳定极值区域作为匹配特征的人体跟踪方法.该方法使用图像的灰度信息,在一定程度上减小了摄像机增益及光谱特性对人体跟踪造成的影响.通过把人体跟踪转化为椭圆形区域的匹配,算... 为实现多摄像机视频监控系统中的人体跟踪,提出了一种以最稳定极值区域作为匹配特征的人体跟踪方法.该方法使用图像的灰度信息,在一定程度上减小了摄像机增益及光谱特性对人体跟踪造成的影响.通过把人体跟踪转化为椭圆形区域的匹配,算法将最稳定极值区域拟合成椭圆形区域,在此基础上,选出符合约束条件的候选椭圆形区域,并将其归一化为单位圆形区域,通过在圆形区域内计算旋转不变量、进行直方图密度估计和计算加权平均距离实现椭圆形区域的正确匹配,从而实现多摄像机间的人体跟踪.实验结果表明:该算法可有效实现多摄像机间的人体跟踪. 展开更多

关键词 人体跟踪 视频监控 最稳定极值区域 区域匹配

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复杂场景下基于Radon校正与MSER的文本定位算法研究 被引量：1

10

作者 刘杨 《微型机与应用》 2016年第21期42-44,48,共4页

针对复杂场景下,由于文字背景复杂性而带来的文字定位不准确的问题,提出了一种Radon倾斜校正与MSER(最大稳定极值区域)结合的算法,基于该算法识别出文字在所处复杂背景中的位置。首先,对图像进行预处理,采用Canny算子对图像进行边缘检测... 针对复杂场景下,由于文字背景复杂性而带来的文字定位不准确的问题,提出了一种Radon倾斜校正与MSER(最大稳定极值区域)结合的算法,基于该算法识别出文字在所处复杂背景中的位置。首先,对图像进行预处理,采用Canny算子对图像进行边缘检测,并利用Radon变换对倾斜图像进行校正。然后通过二进小波变换对图像进行增强处理,去除噪声。最后提取MSER,经过粗处理、细处理后,检测出文本所处位置。实验结果表明,基于Radon倾斜校正与MSER结合的方法,能够有效提高文本定位的准确率。 展开更多

关键词 Radon倾斜校正 CANNY算子 二进小波变换 最大极值区域 文本定位

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一种基于稳定区域的图像特征描述子 被引量：3

11

作者 管士勇 陆利忠 +1 位作者 闫镔 童莉 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第18期186-189,共4页

当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算... 当不同成像条件下图像局部内容的特征存在明显差异时,会导致特征描述子难以正确匹配。为此,提出一种基于稳定区域的图像特征描述子。利用最大稳定极值区域检测算法提取图像的稳定区域,结合图像特征点的位置和尺度信息,根据稳定区域计算特征主方向,在适应于特征点所属稳定区域尺度的较大邻域内,生成基于对数-极坐标系的特征描述子。应用结果表明,该描述子在图像局部内容变化较大时仍具有旋转不变性和稳定的匹配性能,能有效解决印刷电路板CT图像的配准问题。 展开更多

关键词 特征描述子 最大稳定极值区域 印刷电路板图像 CT图像配准 尺度不变特征变换 相似区域

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