影像測(cè)量中簡(jiǎn)單幾何特征的識(shí)別.pdf

1、工業(yè)影像測(cè)量技術(shù)是一種以現(xiàn)代光學(xué)為基礎(chǔ),融合了計(jì)算機(jī)圖像學(xué),信息處理等多種科學(xué)技術(shù)為一體的現(xiàn)代檢測(cè)技術(shù),由于其具有的突出特點(diǎn),比如:非接觸性、實(shí)時(shí)性、靈活性等特點(diǎn),已在世界范圍內(nèi)得到了廣泛應(yīng)用。影像測(cè)量中特征主要有角點(diǎn)、直線、橢圓。這些特征決定了所觀測(cè)目標(biāo)的形狀、位置、角度等,掌握了它們就大概了解了目標(biāo)。這些特征廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的各個(gè)領(lǐng)域,比如:相機(jī)標(biāo)定,運(yùn)動(dòng)圖像分析與估計(jì)等。
　　 本文針對(duì)上述影像測(cè)量中特征(角點(diǎn)、直線、

2、橢圓)展開(kāi)了深入的研究,主要工作包括四個(gè)部分。
　　 第一部分中深入探討了三種圖像分割技術(shù),對(duì)每種方法的基本原理和使用方法展開(kāi)論述,然后比較了它們的優(yōu)缺點(diǎn),給出在具體情況下該如何選擇使用它們。
　　 第二部分主要從Hough變換和最小二乘擬合兩個(gè)方面論述了直線檢測(cè)技術(shù)。首先分析了經(jīng)典Hough變換算法的不足,提出改進(jìn)的算法,提高檢測(cè)準(zhǔn)確度同時(shí)降低了運(yùn)算時(shí)間;其次提出一種幾何最小二乘直線擬合方法,此方法成功解決了代數(shù)最小二

3、乘擬合在直線接近垂直時(shí)檢測(cè)不穩(wěn)定的弊端。
　　 第三部分探討了角點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)。首先,通過(guò)實(shí)際檢測(cè)效果分析了Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法在使用時(shí)的參數(shù)選擇問(wèn)題;其次提出兩種基于邊緣曲率計(jì)算的新的角點(diǎn)檢測(cè)算法——小波變換檢測(cè)法與輪廓多邊形近似檢測(cè)法,在詳細(xì)地理論推導(dǎo)的基礎(chǔ)上給出實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,證實(shí)了此方法的可行性。
　　 第四部分主要研究橢圓檢測(cè)算法。首先,回顧了經(jīng)典的隨機(jī)Hough變換算法,在此基礎(chǔ)上提出迭代Hough變換算法來(lái)提高在