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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

82 篇 期刊文献
27 篇 学位论文
4 篇 会议

馆藏范围

113 篇 电子文献
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- 43 篇 机械工程
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- 13 篇 设计学（可授艺术学...
8 篇 理学
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- 2 篇 地球物理学
- 1 篇 地理学
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- 3 篇 临床医学
- 3 篇 医学技术（可授医学...
- 2 篇 基础医学(可授医学...
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3 篇 管理学
- 3 篇 管理科学与工程(可...
1 篇 军事学

主题

113 篇 随机抽样一致性算...
7 篇 图像匹配
7 篇 特征匹配
6 篇 最小二乘法
6 篇 基础矩阵
6 篇 图像处理
5 篇 单应性矩阵
5 篇 机器视觉
5 篇 图像拼接
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4 篇 三维重建
4 篇 影像匹配
3 篇 鲁棒性
3 篇 角点检测
3 篇 高斯混合模型
3 篇 基本矩阵
2 篇 工程约束
2 篇 激光雷达
2 篇 局部优化
2 篇 harris角点

机构

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4 篇 国防科学技术大学
4 篇 江南大学
3 篇 西安邮电大学
3 篇 中国地质大学
3 篇 山东科技大学
3 篇 电子科技大学
2 篇 大连理工大学
2 篇 天津大学
2 篇 黑龙江工程学院
2 篇 青岛秀山移动测量...
2 篇 西南交通大学
2 篇 上海交通大学
2 篇 南昌航空大学
2 篇 吉林大学
2 篇 上海大学
2 篇 北京航空航天大学
2 篇 华南理工大学
2 篇 黑龙江科技学院
2 篇 浙江大学

作者

2 篇 贾丰蔓
2 篇 杜廷伟
2 篇 王润生
2 篇 tian wen
2 篇 方磊
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2 篇 田文
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2 篇 xu fan
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语言

112 篇 中文
1 篇 英文

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基于深度学习的脑部中矢状面提取方法

基于深度学习的脑部中矢状面提取方法

引用

作者：李露雄华中科技大学

学位级别：硕士

在临床诊断过程中,提取脑部中矢状面具有非常重要的意义,通过中矢状面计算头部偏角,从而摆正图像中头部的位置,可以为诊断脑部疾病提供最佳观察视角;根据中矢状面计算大脑左右半球的对称性,也能为判断某些脑部疾病的提供重要参考依据。... 详细信息

在临床诊断过程中,提取脑部中矢状面具有非常重要的意义,通过中矢状面计算头部偏角,从而摆正图像中头部的位置,可以为诊断脑部疾病提供最佳观察视角;根据中矢状面计算大脑左右半球的对称性,也能为判断某些脑部疾病的提供重要参考依据。但是,现有的中矢状面提取算法通常存在提取效果不佳、计算成本大和鲁棒性差等问题。因此,本课题提出了一种基于深度学习的中矢状面提取方案,方案分为三个步骤:（1）使用图像分割网络识别关键点区域;（2）使用k-means方法计算出每个切面中的关键点坐标,由于每个切面中关键点个数为2,故而k设为2;（3）根据关键点坐标,使用随机抽样一致性算法拟合出中矢状面,该算法能够有效地排除异常点的干扰。基于U-Net提出全新三维图像分割网络,新网络Group＿Unet具有以下四个特点:（1）将三维CT图像中的每个切面当作二维图像形成一个通道,形成24个通道的二维数据输入Group＿Unet;（2）将U-Net的通道拼接修改成通道相加形成Group＿Unet,使其更好地反应端端之间的一一对应关系;（3）使用分组卷积平衡通道之间的关系信息和通道内部的几何信息;（4）修改Group＿Unet各个阶段的通道数以适应课题数据。实验采用自己标注的240个三维脑部CT图像,其中训练集199个样本、验证集41个样本。分别从图像分割、关键点检测和平面拟合等三个角度对模型进行评价。对验证集41个样本进行预测,其中图像分割的Dice相似系数为0.768,精确率为0.816,召回率为0.725。关键点检测的法向误差NE为1.558,平面拟合的中矢状面偏差角度为1.080°,整个流程的运行时间为0.534秒。实验证明,新提出的中矢状面计算方法准确率高、鲁棒性强、运行速度快,能够很好地运用于脑部疾病诊断。

关键词：中矢状面图像分割 k-均值聚类随机抽样一致性算法平面拟合

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全向视觉传感器及其在道面勘测中的应用研究

全向视觉传感器及其在道面勘测中的应用研究

引用

作者：马相路国防科学技术大学

学位级别：硕士

全向视觉传感器又称全景相机，它一次成像便可以覆盖360°的水平视场，目前已经广泛应用在监控，地图生成，移动机器人，三维城市构建等领域。其中折反射式全景相机由反射镜和普通相机构成，其结构简单，成本低廉，维护方便，正成... 详细信息

全向视觉传感器又称全景相机，它一次成像便可以覆盖360°的水平视场，目前已经广泛应用在监控，地图生成，移动机器人，三维城市构建等领域。其中折反射式全景相机由反射镜和普通相机构成，其结构简单，成本低廉，维护方便，正成为全景相机发展研究的主流方向。目前主流的视觉定位系统使用普通相机，其视角有限，不利于大范围快速采集路面信息。而折反射全景相机具有普通相机不可比拟的大视场，由它构建的视觉定位系统，不但图像采集范围更广，采集速度更快，而且拥有体积紧凑、易于搭建、用途广泛等优点。介绍了全景拍摄技术，分析了不同结构全景相机的优点与不足，比较了几类折反射式全景相机特点，对全景视觉定位的发展进行了概述，提出了适合道面勘测的全景定位系统。对折反射全景相机的理论进行了推导，对由锥面镜、球面镜、双曲面镜、抛物面镜、椭球面镜构成的折反射式全景相机进行了仿真，通过计算与比较，认为由双曲凹面镜或水平等比例镜构成的折反射式全景相机最适合道面勘测。比较了全景相机几种调节支架的优劣，结合实验室现有条件，设计并搭建了分辨率960×960、水平视场覆盖直径为30m、水平成像等比例、光轴可调节的折反射式全景相机。利用区域生长的方法将公路从图像中分割出来，对分割出来的公路图像通过膨胀、边缘检测等图像处理办法进行优化，最后通过Hough变换得到不同时刻公路的方向信息，间接获得全景相机的旋转角度，进而得到路面平台的航向偏移；通过静态实验，参考激光经纬仪的测量结果，得到了该方法在样本容量为10，显著性水平为0.25的情况下，测量偏差小于0.35°。搭建了基于折反射全景相机的单目视觉定位系统，参考主流单目视觉定位方法（SURF算法提取图像特征点、穷尽算法匹配图像特征点、RANSAC算法估计相似变换模型），推导运动轨迹的公式，分析并认为图像配准的累积误差是制约传统定位方法的主要原因；提出了全景定位系统在直线公路上的航向角校正方法，进行了运动平台的轨迹测量实验，与主流单目视觉定位方法相比，校正后的定位效果有了显著提高，在150m的行驶距离下，其终点坐标横向偏差1.7m、纵向偏差1.8m；为提高定位实时性，提出了航向校正与图像配准结合的方法，使得定位速度获得改善。

关键词：全向视觉系统折反射全景相机单目视觉定位图像处理随机抽样一致性算法

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超声心肌量化分析的斑点追踪算法研究

超声心肌量化分析的斑点追踪算法研究

引用

作者：吴雪彬哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

目前心血管疾病已经成为我国患病人数、死亡人数最多的疾病之一,不仅给患者带来身心上的困扰,而且给国家社会的发展带来了沉重的压力。超声影像技术作为心血管疾病预防和治疗最为直接、有效的手段之一,可以无创地对心脏运动进行观察与... 详细信息

目前心血管疾病已经成为我国患病人数、死亡人数最多的疾病之一,不仅给患者带来身心上的困扰,而且给国家社会的发展带来了沉重的压力。超声影像技术作为心血管疾病预防和治疗最为直接、有效的手段之一,可以无创地对心脏运动进行观察与检测。为了能够在心脏超声影像上直接、有效、准确地获得心肌运动数据,斑点追踪算法应运而生。本文主要围绕斑点追踪算法开展研究工作。首先介绍了超声图像的成像原理以及图像斑点,对斑点追踪技术应用于超声图像的可行性做了分析。之后阐述了实现斑点追踪的两种主要方法:光流法与块匹配法,分析了两种方法的主要特点。相较于基于光流法的斑点追踪算法,基于块匹配法的斑点追踪算法追踪精确度更高、计算速度更快、抗干扰性更好。根据临床应用需求,选用了匹配精度最高的全搜索块匹配法作为斑点追踪算法的基本方法。其次,给出了全搜索块匹配斑点追踪算法的基本流程及其在实际的心脏超声图像序列中的追踪结果,对其进行了简要分析,针对全搜索块匹配斑点追踪算法的缺点提出了追踪误差计算的方法,基于追踪误差计算的斑点追踪算法在实际的心脏超声图像序列中具有良好的追踪效果,说明了此算法有效地提高了在不同超声图像序列以及同一图像序列不同区域多点追踪的适用性、稳定性与精确性。然后,为了更好地满足超声临床医疗的实时性需求,采用了GPU并行计算的方法。将全搜索块匹配斑点追踪算法并行化并采用CUDA实现,设计了多种不同的模板块边长与追踪距离模式以及不同的图像存储方案,在此基础上进行加速倍数的实验,对其结果进行分析。最后将加速效果最好的存储方案应用于基于追踪误差计算的斑点追踪算法CUDA实现中,极大地加快了斑点追踪算法的计算速度。最后,根据基于追踪误差计算的斑点追踪算法在心脏超声图像序列中的追踪数据计算出可用于临床诊断的定量心肌参数曲线。为了避免可能发生的追踪错误影响心肌参数的准确性,应用随机抽样一致性方法去除错误追踪数据,减少了错误追踪带来的参数计算误差,计算结果表明应用随机抽样一致性方法可以有效保障参数曲线计算的正确性。

关键词：斑点追踪算法全搜索块匹配法 GPU并行计算随机抽样一致性算法

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考虑工程约束的造船精度与搭载分析研究

考虑工程约束的造船精度与搭载分析研究

引用

作者：廖红玲大连理工大学

学位级别：硕士

船体分段尺度大,在建造过程中容易累积误差。因此,如何提高船体建造精度,减少建造成本,成为了国内外船舶工程学者的重要研究内容。本文针对目前船体分段点集匹配算法的不足和船舶工程的特点,对自动查找并剔除错误测量点方法、考虑工程... 详细信息

船体分段尺度大,在建造过程中容易累积误差。因此,如何提高船体建造精度,减少建造成本,成为了国内外船舶工程学者的重要研究内容。本文针对目前船体分段点集匹配算法的不足和船舶工程的特点,对自动查找并剔除错误测量点方法、考虑工程约束的分段精度测量分析方法和分段搭载方案智能生成方法等造船精度控制相关关键技术进行研究,并开发考虑多约束的造船精度分析与搭载集成系统。具体研究内容如下:为防止工作人员由于测量失误而带来的少数错误点,如错误匹配点对,离谱错误点等,提出了一种改进的随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法。为了有效地改进标准RANSAC算法,使改进算法不仅能够运用于造船业,还应提高算法的精度和速度,首先利用有效约束条件提前剔除部分错误点,减少了迭代次数,改善了该算法的运算速度;然后在迭代中采用奇异值分解法(Singular Value Decomposition,SVD)求解变换参数,同时设置合适的阀值,验证并标记外点;最后在迭代结束后,精确地剔除外点,得到最大一致性点集,提高了算法的精度。该算法剔除后的测量点集和设计点集运用于后续的考虑工程约束的船体分段精度测量分析。在获得较准确的船体分段测量点集和设计点集的基础上,提出了一种基于改进的相干点漂移(Coherent Point Drift,CPD)算法并考虑多种船舶工程约束的点集匹配方法。该方法首先采用改进的CPD算法,可以获得比SVD算法更准确的匹配初值;然后利用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)自动获取工程约束权值,采用权值向量将工程约束引入到多目标函数中,通过求解多目标模型获得比无约束更加合理的匹配结果。该点集匹配方法的研究主要运用于考虑工程约束的船体分段精度测量分析和带工程约束的分段快速模拟搭载分析。在考虑工程约束的分段精度测量分析方面,该方法能够将全站仪测量获得的测量点集与设计点集进行数据分析,在满足船体分段各方向上的精度要求和多种复杂的工程约束(如,垂直度,水平度,平面度,对称度)的情况下,可获得更合理的分析结果,为实现分段快速模拟搭载分析提供重要的依据。在带工程约束的分段快速模拟搭载分析方面,该方法采用权值向量将直线度,硬点约束等相关的船体分段搭载约束引入到多目标优化函数中,通过求解函数获得了搭载分段最佳定位位置和最合理的修整方案,缩短了建造船体所用设备的占用时间,减少了工作人员的工作量,进而降低了生产成本,提高了搭载效率和建造质量。基于以上分段精度控制关键技术的研究,本文开发了考虑多约束的造船精度分析与搭载集成系统,增加了工程约束分析模块和自动查找并剔除错误测量点的功能,实现了造船精度分析和搭载的自动化、智能化。

关键词：船体分段点集匹配相干点漂移法剔除错误点随机抽样一致性算法工程约束权值向量层次分析法多目标优化

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基于图像拼接的全景展示系统设计与实现

基于图像拼接的全景展示系统设计与实现

引用

作者：卢相军华中科技大学

学位级别：硕士

目前随着社会的发展和技术的不断进步,我们每天都要记录大量的图像信息。但这些单个的图像,只能提供有限的局部信息。如果通过图像拼接技术,将多张单幅的照片拼接为一张全景图,再通过一定的投影方式进行展示,就可以得到更大幅面,包含更... 详细信息

目前随着社会的发展和技术的不断进步,我们每天都要记录大量的图像信息。但这些单个的图像,只能提供有限的局部信息。如果通过图像拼接技术,将多张单幅的照片拼接为一张全景图,再通过一定的投影方式进行展示,就可以得到更大幅面,包含更多不同视角信息的图像。本项目的研究,主要包括两个方面:一是通过对比研究2016年发表于ECCV的NISwGSP和OpenCV的拼接算法,选择拼接效果较好的一种进行全景图的拼接。在进行这两种算法的选择上,NISwGSP算法所采用的技术比较先进,全景拼接的自然效果好。这主要是因为NISwGSP算法对图像进行了网格划分,在图像重合部分使用局部单应性对齐,在没有图像重合的部分使用全局单应性对齐。同时,对图像的旋转采用了特殊方法,使图像拼接的结果显得更自然。而OpenCV的拼接算法是使用AutoStitch的典型的拼接方法,即:全局单应性对齐,柱面或球面投影,光束法平差和融合。二是拼接出了全景图之后,使用OpenGL绘制球面并将全景图投影到球面上进行展示。球面的绘制方法主要是从北极到南极,每次偏转一个设定的角度。再从东开始,每次沿纬度圆顺时针方向(从北极点看)旋转一个设定的角度。每次绘制一个三角形,两次绘制一个方格的方式进行绘制。通过实验发现,传统的OpenCV拼接算法,处理效果在融合上具有明显的优势,所得到的全景图效果也比NISwGSP算法要好。而投影方面,通过球面投影技术,获得了具有立体感展示效果的全景图。

关键词：图像拼接 kd树随机抽样一致性算法光束法平差 OpenGL 球面投影

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基于优化条件抽样一致性的稳健影像匹配方法研究

基于优化条件抽样一致性的稳健影像匹配方法研究

引用

作者：贾丰蔓中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

影像匹配是指使用一定的匹配算法在一对或多对影像之间寻找同名点的过程。影像匹配是影像处理及计算机视觉领域中的一个热点问题,并且已经广泛应用于影像配准、对象识别、目标跟踪、视觉定位、遥感影像数据融合、三维重建、影像检索等领... 详细信息

影像匹配是指使用一定的匹配算法在一对或多对影像之间寻找同名点的过程。影像匹配是影像处理及计算机视觉领域中的一个热点问题,并且已经广泛应用于影像配准、对象识别、目标跟踪、视觉定位、遥感影像数据融合、三维重建、影像检索等领域,并在这些领域都起着举足轻重的作用。影像匹配算法通常被分为两种,即基于灰度的匹配算法,和基于特征的匹配算法。基于特征的匹配算法可以提高匹配的精确程度,同时也可以有效提高匹配的效率。然而,不同的特征匹配算法得到的匹配结果中都不可避免地存在粗差点,因此只能将其作为粗匹配,还需要选择稳健的模型估计算法,得到像对间几何约束模型的精确参数,从而实现粗差点剔除,得到影像的精匹配结果。本文采用了反映影像极几何关系的基本矩阵作为约束模型。引入了一种优化的条件抽样一致性算法——贝叶斯抽样一致性算法。贝叶斯抽样一致性算法预先使用某种策略获得每个点的局内点先验概率,并以此为条件在每次抽样时选择概率最高的几个点。在贝叶斯抽样一致性原理的基础上,本文所做的优化工作如下:I.提出了根据不同立体像对的成像特点确定局内点先验概率和依据参数的统计特性确定局内点先验概率的方法;II.对算法假设检验部分的模型评价进行了扩充,引入了基于似然函数的模型评价方法;III.对原始的贝叶斯计算公式进行了简化,引入了反映假设检验结果的模型符合点数和似然函数值作为概率更新公式的主要参数,提高了结果的可靠性。本文基于不用成像平台、不同成像立体的多组像对进行算法验证。试验结果表明,与原始贝叶斯抽样一致性算法相比,优化后的算法既能在成像约束已知时获得精确的局内点先验概率,在成像约束未知时也能得到相对精确的先验概率,从而使假设检验过程更快抽到最好样本,减少找到最优模型所需迭代次数;当原始数据点中粗差点比率较大时,这种优势会更为明显。同时,优化的算法能剔除更多的误匹配,并保留更多的正确匹配。

关键词：影像匹配基本矩阵粗差点随机抽样一致性算法贝叶斯抽样一致性算法

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基于特征点驱动的CT图像配准与拼接方法研究

基于特征点驱动的CT图像配准与拼接方法研究

引用

作者：曹新华中国科学技术大学

学位级别：硕士

医学图像配准是当前医学图像研究领域的研究热点和研究难点,在临床诊断和治疗方面具有重要的意义。医学图像配准是指对一幅医学图像寻找一种(或一系列)的空间的变换,使它与另一幅医学图像上的对应点在空间坐标中达到一致。很多学者已经... 详细信息

医学图像配准是当前医学图像研究领域的研究热点和研究难点,在临床诊断和治疗方面具有重要的意义。医学图像配准是指对一幅医学图像寻找一种(或一系列)的空间的变换,使它与另一幅医学图像上的对应点在空间坐标中达到一致。很多学者已经提出了很多医学图像配准算法,它们大体上可分为基于灰度驱动的图像配准算法、基于模型驱动的图像配准算法和综合算法。在医学成像过程中,往往有着被检查部位远远大于图像探测器面积的矛盾,需要将该部位分为几次拍摄,再按照一定的规则拼接起来,这就是医学图像拼接。医学图像拼接在医学领域有着广泛的应用前景。可以解决医学图像获取过程中由于视野的限制而无法得到完整的图像的问题,为诊断提供更好的依据。典型的医学图像拼接算法主要有基于变换域的方法,基于图像灰度的方法和基于特征的方法等。随着医学影像技术、计算机科学技术的不断发展,医学图像的计算机智能化诊断是医学图像处理与分析研究的最重要的目标之一。要实现计算机智能化诊断或计算机辅助诊断,信息的可对比性和完整性是至关重要的,而其中涉及到的技术就是图像的配准技术和图像的拼接技术。医学图像配准和医学图像拼接是医学图像研究的热点和难点。本文针对构建基于高分辨率CT图像的脑部疾病辅助诊断系统的需求,研究了基于特征点驱动的图像配准技术,并对图像拼接技术进行了初步探讨。在研究和分析特征点自动提取方法的基础上,着重研究了尺度不变特征变换(SIFT)算法,找出两幅CT图像的匹配的特征点,实现了特征点的自动匹配,为基于特征点驱动图像配准和图像拼接做好铺垫。进一步对基于模型驱动的配准算法中的基于特征点驱动的图像配准方法进行研究,采用薄板样条插值方法,实现了两幅脑CT图像的正确配准,并提出了采用区域特征向量来去除不正确匹配点的方法。论文还着重研究了基于特征的医学图像拼接方法,给出了对两幅医学图像实现正确拼接的详细算法和实施步骤,并提出了采用统计斜率最多法和随机抽样一致性法去除不正确匹配点的方案,保证了所拼接出来的图像的质量。

关键词：医学图像配准医学图像拼接薄板样条插值 SIFT算法随机抽样一致性算法

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基于SFM的建筑物三维重建技术研究及应用

基于SFM的建筑物三维重建技术研究及应用

引用

作者：王楠东北石油大学

学位级别：硕士

近年来,随着计算机技术的飞跃发展,三维重建已逐渐走进人们的生活中,并受到越来越多的关注。因其实用性强、效率高等特点,这一高新技术已被广泛应用于各行各业中,其中包括国防、医疗、数字城市建设及文物修复等多个领域。由于人类对由... 详细信息

近年来,随着计算机技术的飞跃发展,三维重建已逐渐走进人们的生活中,并受到越来越多的关注。因其实用性强、效率高等特点,这一高新技术已被广泛应用于各行各业中,其中包括国防、医疗、数字城市建设及文物修复等多个领域。由于人类对由计算机自动获取周围环境三维信息的需求越来越大,对三维重建技术的实际应用要求也越来越高。因此,如何根据具体应用快速高效地重建出高精度三维模型已成为计算机视觉领域中一个重要的研究课题。针对这一实际应用问题,本文从由运动恢复结构(SFM)的角度出发,具体研究了基于图像的建筑物自动化三维重建技术。本文针对三维重建过程中的多个关键技术展开研究,具体内容如下:首先,在对图像特征点检测及匹配技术研究的基础上,针对所获取的图像特点,采用基于尺度不变特征变换(SIFT)的匹配方法提取出图像特征点并进行匹配,使物理空间中的某一点在不同图像中的投影点对应。完成图像对之间对应关系的建立,即将同一物理空间点在两幅不同图像中的成像点一一对应。在获得初始匹配点对后,引入基于区域增长的稠密匹配算法,以实现获得大数量级的匹配点对的目的。其次,提出一种改进随机抽样一致性(RANSAC)算法。在改进算法中,采用基于自适应分块技术的随机抽样法抽取样本,得到分布均匀稳定的样本点;对样本和模型进行预检验,以快速抛弃不正确的样本集及不稳定的临时模型;基于误匹配率和平均误差实现对迭代次数与内外点判别阈值的自适应调整,并将一致集内点数量与对极距离平均值同时作为最优一致集判断标准,确保在获得尽可能多内点的条件下得到误差最小的结果,并通过实验对本文提出的改进RANSAC算法与RANSAC算法的效果进行比较。再次,利用改进RANSAC算法实现匹配点提纯及基础矩阵鲁棒性估计。将改进RANSAC算法与8点法相结合,通过迭代计算对由SIFT算法得到的含有误匹配的初始匹配点集以及经区域生长后的匹配点集进行提纯,检测并消除错误的匹配点,使最终得到的匹配点集相对准确可靠;用算法结束后所得到的最优内点集估算基础矩阵,提高基础矩阵的精度。实验表明,该方法提高了算法的运算速度与精度。然后,采用基于Kruppa方程的自标定方法计算摄像机内参。利用两幅图像间存在的二次非线性约束关系,即欧式变换中具有不变性的绝对二次曲线成像和极线变换的概念求出Kruppa方程,通过计算Kruppa方程组的解得到摄像机的内参数。最后,实现建筑物级别的三维重建。利用前面研究工作中所得到的相关实验结果,恢复出采集图像时普通摄像机的相对位姿及三维场景信息,并将得到的离散三维点云进行三角化处理,得到完整的三维模型,实现三维重构。

关键词：三维重建图像匹配摄像机自标定随机抽样一致性算法基础矩阵

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基于RANSAC抛物线拟合的实时车道线检测和类型识别算法

基于RANSAC抛物线拟合的实时车道线检测和类型识别算法

引用

作者：宫小虎吉林大学

学位级别：硕士

随着社会的发展,生活节奏的加快,汽车是人们提高效率、方便生活的重要工具,但同时也带来了更多的安全隐患和交通问题。智能车辅助驾驶系统可以提醒和帮助驾驶人做出正确的操作,减少车辆拥堵、车祸等现象的发生,无人驾驶汽车更是将人们... 详细信息

随着社会的发展,生活节奏的加快,汽车是人们提高效率、方便生活的重要工具,但同时也带来了更多的安全隐患和交通问题。智能车辅助驾驶系统可以提醒和帮助驾驶人做出正确的操作,减少车辆拥堵、车祸等现象的发生,无人驾驶汽车更是将人们的生活变得更加智能化。车道线检测是车道偏离预警的一部分,主要是通过车载相机传入的视频帧经过多种图像处理算法之后,能够实时的检测出图像中出现的车道线,当车辆发生偏移,将要越过车道线时,能够及时提醒驾驶员,起到保护的作用。车道线检测亦可以作为实现车辆无人驾驶的一个重要环节,它包含在辅助驾驶系统中,无人驾驶汽车主要是通过多种雷达扫描有形体的障碍物,车辆,道路等信息通过处理后,利用路径规划的相关算法,决定汽车的行驶路线,以及汽车的运动状态,如加速超车,减速,停车,转弯,掉头等自动化操作,通过车载相机的输入以及计算机视觉图像处理相关技术检测车道线,车辆等信息,由于只通过图像来实现无人驾驶虽然成本很低,但准确度达不到可以实际运行的要求。由于雷达测量的准确性,因此要以雷达计算出的道路信息为主,图像处理技术为辅,实现车辆无人驾驶。本文通过车载相机传入的图像,平滑滤波后首先根据相机位置及内参进行逆透视投影,将投影结果利用Canny算子进行边缘检测,之后通过Hough变换检测边缘图像中的直线,将检测出的直线根据中点位置进行分组,找到车道线可能出现位置的外接矩形,利用区域随机抽样一致性算法对其中的关键点进行抛物线拟合处理,最后将白平衡处理后的彩色图像进行等分阶梯式颜色比较,以此来判断车道线的类型。本文提出的算法可以检测图像中出现的多条车道线,并识别车道线类型,包括(白色实线,白色虚线,黄色实线,黄色虚线),且可以满足实时性要求。

关键词：车道线检测 Hough变换随机抽样一致性算法等分阶梯式颜色比较

来源：评论

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CT图像中髋部假体关键点线定位方法

CT图像中髋部假体关键点线定位方法

引用

作者：黄恒华中科技大学

学位级别：硕士

部分接受全髋关节置换术的患者,在术后一段时间出现病理情况需要进行二次翻修。在翻修术前,需要通过患者CT图像获取关键解剖点和解剖轴的参数信息,辅助医生进行术前规划,提高手术准确度。根据临床需求,确定课题任务,即定位髋部假体球头... 详细信息

部分接受全髋关节置换术的患者,在术后一段时间出现病理情况需要进行二次翻修。在翻修术前,需要通过患者CT图像获取关键解剖点和解剖轴的参数信息,辅助医生进行术前规划,提高手术准确度。根据临床需求,确定课题任务,即定位髋部假体球头和臼窝中心、拟合假体柄轴线和颈轴线。鉴于要定位的点、线并非解剖结构上的显著点,且病例图像较少的情况,充分利用髋关节假体的特征,制定了基于传统图像处理的定位方案。算法主要分为三个步骤:数据预处理、基于球头和髋臼窝表面点拟合球头和髋臼窝中心、基于柄轴和颈轴中心点拟合柄轴线和颈轴线。在预处理阶段,针对数据中存在金属伪影、分辨率不统一、假体分布情况多样的问题,对数据进行金属伪影校正、等方形重采样和左右侧切分数据。采用阈值分割法对假体进行分割,并使用连通区域标记来获取臼窝和股骨假体ROI范围和去除小连通域。在定位球头中心时,针对假体形态特征确定球头上半球在Z轴方向上的上界和下界,并利用边界跟踪算法提取每个球头上半部分切面的边界。在定位髋臼中心时,充分利用髋臼窝和假体的相对位置关系,利用球头中心发出平行线寻找髋臼窝内表面点,最后用最小二乘法将得到的球体表面点进行球体拟合。在进行假体柄轴线和颈轴线拟合时,计算假体掩码内与目标轴线垂直的法平面质心作为直线拟合的观测点。对于柄轴线,其法平面在假体内的体现为股骨柄下半部分每个Z轴切面,计算这些切面的质心作为柄轴线拟合的样本点。对于颈轴线,在原图中以球头球心为棱中点,裁取出小矩形,并在小矩形中以球头球心为球心生成不同半径空心球体,以这些球体与股骨颈的交面作为法平面并计算其质心点。最后用随机抽样一致性算法将得到的直线样本点进行直线拟合。用已有数据集对定位算法进行测试,实验结果表明能得到误差较小的中心定位结果和符合解剖定义且偏差较小的轴线拟合结果。

关键词：全髋关节置换术最小二乘法球体拟合随机抽样一致性算法直线拟合

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