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利用点对分析法检测线段

直线检测就是将图像中直线上像素点的空间信息转化成直线参数信息。该方法在图像有噪声时稳定性好,但精度不高,效率低,内存消耗大,且不能直接检测直线端点[1]。在提高Hough变换的准确性[1-4]、减少计算时间[5嵋]以及内存需求方面已有很多研究,但这些研究方法难以直接解决直线端点的检测问题。本文采用点对分析法对图像中的重要点对进行分析,精确检测线段两端点,消耗内存较小,对图像预处理后较少点处理效率高于Hough变换。本文方法还可推广到其他形状的检测中。 1点对分析原理传统Hough变化检测直线是遍历图像中每一个点所在的全部直线,这样很费时,因为两点确定一条直线。改进方法是遍历图像中出现的所有有一定间距的点对。虽然遍历点对略显麻烦,但这种方法却避免了累加和检索庞大的直线方程参数空间问题,而且可以得到线段两端点坐标。另外,算法中还加入了投影点间距的模糊检测技术,根据人的视觉习惯设置最大容忍离散点间距,其原理是根据检测线段的长短自动调节最大容忍离散点间距。设有一线段Po(zo,Yo)Pl(zl,y1),则有线段向量P。I,一{zl—z。,Yl—Y。),线段长IP。Pl I一收稿日期:2008-01-12。项目来源:国家自然科学基金资助项目(60705009)。~/(z1一zo)2+(3,l--yo)2。另有一点P(x,y),向量P。P与线段向量的内积为D。=(z。一35'。)(z—z。)+(yl—Y。)(y—Y。)。两向量夹角0余弦为cosO=D。/(IP。P。I PPlI),如果Icosol很接近1,说明两向量平行,若距离足够近可考虑合并线段。P。P在线段上的有向投影为P,=D。/IP。P。I,P点到线段的距离为VL=~/IPP。I2一P,。如果投影值域在[o,JP。P.J]区间内,说明点P的投影位于线段P。P。的内部,这些量对于检测线段P。P,之间的点密度分布以及合并线段有着重要的指导作用。 2点对分析算法点对分析算法的主要流程如图1。本文采用快速并行细化算法t-z],该算法不会改变原图像中的线段信息。在进行线段合并时,首先判断新的点对线段所形成的矢量的方向是否与已找到的某条线段一致,并且两个新点只、P。与已找到的直线距离都足够小。若是,则根据新点P到已找到的直线的投影比P。=P,lP。P。I来判断如何合并直线。有以下3种情况。1)投影比都位于[o,1]窗口之内,不用更新线段信息。2)投影比一个位于[o,1]窗口之内,另一个位于[o,1]窗口之外,则要对位于窗口之外的那个线段端点信息进行修改。3)投影比都明显位于[o,1]窗口之外,分为如下两种情况:若都大于1或都小于0,则说明是位于同一直线上的两个分段线段;若一个大于1,另一个小于0,则说明新点对组成的线段覆盖了已记录的线段,需更新原线段两端点信息。算法中有几个与识别有关的重要参量如下。1)最小线段长度D面。。如果两点距离太近,形成的短线段视觉效果并不明显,而且直线段的斜率计算可能很不准确。D商。较小时对细小线段较敏感;较大则只检测较长线段且速度较快。2)最大线段长度L。。。一般可以设置成一个很大的正数。3)允许分布点偏离线段所在直线的最大距离L一。。4)最大允许间距系数G。,。实验发现,依据视觉习惯,线段内点的分布可存在一定间距,但最大允许间距与线段长度成正比,因此根据应用需求有一个比例系数。5)最小分布点数系数N孟。线段内点的最小允许分布密度不是固定不变的,而是与线段长度成正比,因此根据实际应用需求有一个比例系数。实验表明,绝大多数点对检测都是没有必要的,作过标记的点不能作为新的点对参与后期的分析,这可大大提高效率。经过细化或Canny边缘提取点集数量较小时,效率也比较高。另外,还可以采用图像分块和点集重采样的方法提高效率。 3 实 验 3.1预警弹道轨迹检测通过分析卫星俯视的序列遥感图像可得到由分时导弹轨迹点组成的弹道图像,如图2(a)、2(c)。在弹道图像中,投影到成像面上的轨迹线一般为直线段或近似直线段。这些轨迹线由断断续续的离散点组成,有时同一轨迹离散点间距还比较大,这就给识别带来了难度。实验必须考虑到实际应用中对精确性和效率的要求。采用点对分析检测线段算法检测弹道图片中导弹运行的轨迹。根据检测到的断续的弹道经过点,得到导弹的各个主要运行参数,包括弹道个数、弹道的射程、发射方向向量以及发射起始点和终止点。进一步可根据端点亮度(或称点密度)鉴别起始点和目标点(轨迹末端点)。图2(b)、2(d)中的圆圈代表检测出来的导弹发射点,箭头表示导弹轨迹末端。 3.2字符笔画检测在脱机字符识别应用中,准确有效的字符识别往往需建立在精确的笔画检测基础上。点对分析法还可以有效地应用于识别检测一些大写字符和汉字的笔画线段。算法主要分为2个步骤:对图像进行细化;用点对分析法检测出细化后的图像中的直线段。图3给出了几个识别手写中文字符的实验结果,图3中只检测笔画线段,箭头方向无意义。点对分析法能十分有效地识别经过细化处理ta)蟓幽像‘bJ细化J。;f内吲像 (cJ检删“jH蚴’们 (dJjhLI笔{像 ‘cJ细化JIⅫ0l划像 (D榆t则}Jj|叭¨J箭头的直线段 箭头的直线段图3字符笔画检测实验结果Fig.3CharacterStrokeDetection后的手写字符图像。检测出字符图像中的这些笔画信息(包括笔画线段的起始点)对于识别和理解字符图像有很大帮助。 3.3遥感图像的道路检测点对分析法还能提取遥感影像中的道路矢量。图4(a)是一幅遥感影像原图,对该图经过I。og算子边缘提取(见图4(b))、细化处理(见图4(c))以后,再利用点对分析法提取出道路线段(见图4(d)用箭头表示)。图4(e)、4(f)分别表示点对分析法和普通Hough变换针对图4(c)提取的道路线段在原图上的效果。实验证明,点对分析方法能对边缘提取和细化处理后的遥感图像进行道路矢量线段提取。极少数道路未被检测到是由于Log算子边缘提取算法的不完善而丢失了一部分道路信息引起的。普通Hough变换只能提取道路所在直线,无法得到道路矢量线段的起始点与终止点。其他比较有效的直线段提取方法还有针对Snake算法提取的轮廓线进行直线段分析,以在光滑曲线上提取直线段。

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