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公开(公告)号：CN106504263B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610963593.0
申请日：2016-11-04
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明提供一种图像的快速连续边缘提取方法，包括：采用微分检测算子对图像I进行边缘检测，得到边缘检测结果；对边缘检测结果进行骨架提取，得到骨架提取结果；遍历骨架提取结果中每个像素点，如果当前像素点值不为0，统计以当前像素点为中心的九宫格中像素点值不为0的数量，如果数量为2则标记当前像素点，放入断点提取结果集合；延拓断点提取结果，获得延拓结果；将延拓结果膨胀至宽度r；生成偏微分方程的嵌入函数初始数据矩阵；迭代求解偏微分方程获得图像的连续边缘，得到图像连续边缘提取结果。本发明能够在图像处理过程中得到连续性好的边缘，以更好地提高后期的图像分割、测量、匹配等准确性。
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公开(公告)号：CN104933719B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510354876.0
申请日：2015-06-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明一种积分图块间距离检测图像边缘方法，属于图像处理技术领域，本发明采用局部区块和间距离检测图像中的边缘；利用积分图加速完成图像块内像素的求和，并给出采用积分图完成高斯模板块内求和的方法，以此提高算法的执行效率，由实验分析可见，与Canny、欧式距离图、高斯曼哈顿距离图等算法相比，采用本发明方法的边缘提取结果不仅具备较高的重叠率，而且执行时间较少，其执行速度不会随图像尺寸的增加而大幅度降低；由实验结果可见，本发明方法具有较高的执行速度，图像的边缘检测结果更为细致准确，有着较高的实用性。
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公开(公告)号：CN103279930B
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201310201177.3
申请日：2013-05-27
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 图像获取过程中，由于受到环境、设备等客观因素的制约，常得到含有噪声、对比度差的图像，这些对于后续图像分割与配准的准确性方面都产生较大影响。对于解决去噪与增强的问题，通常的作法是先去除噪声、后增强图像，或者先增强图像、后去除噪声。然而由于去噪与增强矛盾性的存在，导致大多算法都不能很好地解决这一问题，为此提出一种图像的同步去噪增强模型。首先引入RGB与Ycbcr的变换及逆变换，构造了适用于彩色图像的自适应直方图均衡化偏微分方程。其次，通过计算本征矢与x轴的夹角统一梯度变化率、消除法相扩散，给出了彩色图像的PM模型。最后将上述两种模型通过增加系数调节项的方式进行融合，达到同步去噪增强的目的。
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公开(公告)号：CN103279930A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310201177.3
申请日：2013-05-27
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 图像获取过程中，由于受到环境、设备等客观因素的制约，常得到含有噪声、对比度差的图像，这些对于后续图像分割与配准的准确性方面都产生较大影响。对于解决去噪与增强的问题，通常的作法是先去除噪声、后增强图像，或者先增强图像、后去除噪声。然而由于去噪与增强矛盾性的存在，导致大多算法都不能很好地解决这一问题，为此提出一种图像的同步去噪增强模型。首先引入RGB与Ycbcr的变换及逆变换，构造了适用于彩色图像的自适应直方图均衡化偏微分方程。其次，通过计算本征矢与x轴的夹角统一梯度变化率、消除法相扩散，给出了彩色图像的PM模型。最后将上述两种模型通过增加系数调节项的方式进行融合，达到同步去噪增强的目的。
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公开(公告)号：CN106504263A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610963593.0
申请日：2016-11-04
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/13
Abstract: 本发明提供一种图像的快速连续边缘提取方法，包括：采用微分检测算子对图像I进行边缘检测，得到边缘检测结果；对边缘检测结果进行骨架提取，得到骨架提取结果；遍历骨架提取结果中每个像素点，如果当前像素点值不为0，统计以当前像素点为中心的九宫格中像素点值不为0的数量，如果数量为2则标记当前像素点，放入断点提取结果集合；延拓断点提取结果，获得延拓结果；将延拓结果膨胀至宽度r；生成偏微分方程的嵌入函数初始数据矩阵；迭代求解偏微分方程获得图像的连续边缘，得到图像连续边缘提取结果。本发明能够在图像处理过程中得到连续性好的边缘，以更好地提高后期的图像分割、测量、匹配等准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104933719A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510354876.0
申请日：2015-06-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/13
Abstract: 本发明一种积分图块间距离检测图像边缘方法，属于图像处理技术领域，本发明采用局部区块和间距离检测图像中的边缘；利用积分图加速完成图像块内像素的求和，并给出采用积分图完成高斯模板块内求和的方法，以此提高算法的执行效率，由实验分析可见，与Canny、欧式距离图、高斯曼哈顿距离图等算法相比，采用本发明方法的边缘提取结果不仅具备较高的重叠率，而且执行时间较少，其执行速度不会随图像尺寸的增加而大幅度降低；由实验结果可见，本发明方法具有较高的执行速度，图像的边缘检测结果更为细致准确，有着较高的实用性。
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公开(公告)号：CN105825169B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201610136943.6
申请日：2016-03-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于道路影像的路面裂缝识别方法，包括：对分块影像进行二值化处理，形成初步分割的道路影像，划分成若干区域，过滤面积小于经验阈值的区域得到初步识别的道路影像；对各区域分别进行椭圆拟合，去除离心率小于给定阈值的椭圆区域；计算各椭圆区域的长轴与水平方向的夹角，确定椭圆主方向，将同一方向上的质心划为一类；对每一个分类分别以各质心为原点建立坐标系，计算各质心在该坐标系中与水平轴的夹角、该质心与其他质心间距离，将同一方向上间距小于设定距离阈值的质心划为一类，将各共线区域的最小包围矩形的对角线长度作为识别出的道路裂缝的长度。本方法不仅可以有效地识别裂缝，同时克服环境中多种因素的干扰，误识别率较低。
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公开(公告)号：CN106355607B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201610662362.6
申请日：2016-08-12
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提出一种宽基线彩色图像模板匹配方法，属于图像处理技术领域，该方法利用图像多通道特征，提出采用矢量VSAD度量两幅图像间抽样像素的一致性，并以此为基础给出一种Lab‑SAD方法增加待匹配区域在目标影像中有效信息；其次，提出选取的模板中所包含的颜色或颜色组合在待匹配图像中越少，则匹配正确性概率越高这一假设，给出一种分值图的计算方法，该图中的像素灰度值越大则分数越高，则以该位置为基础选取模板进行匹配的准确率越高；最后，给出依据分值图排序模板区域的方法，并选取高分值区域作为最终的模板选择区域，通过实验验证了本发明在宽基线条件下具备较高的准确性与有效性。
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公开(公告)号：CN106355607A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610662362.6
申请日：2016-08-12
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提出一种宽基线彩色图像模板匹配方法，属于图像处理技术领域，该方法利用图像多通道特征，提出采用矢量VSAD度量两幅图像间抽样像素的一致性，并以此为基础给出一种Lab-SAD方法增加待匹配区域在目标影像中有效信息；其次，提出选取的模板中所包含的颜色或颜色组合在待匹配图像中越少，则匹配正确性概率越高这一假设，给出一种分值图的计算方法，该图中的像素灰度值越大则分数越高，则以该位置为基础选取模板进行匹配的准确率越高；最后，给出依据分值图排序模板区域的方法，并选取高分值区域作为最终的模板选择区域，通过实验验证了本发明在宽基线条件下具备较高的准确性与有效性。
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公开(公告)号：CN105825169A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610136943.6
申请日：2016-03-10
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00671
Abstract: 一种基于道路影像的路面裂缝识别方法，包括：对分块影像进行二值化处理，形成初步分割的道路影像，划分成若干区域，过滤面积小于经验阈值的区域得到初步识别的道路影像；对各区域分别进行椭圆拟合，去除离心率小于给定阈值的椭圆区域；计算各椭圆区域的长轴与水平方向的夹角，确定椭圆主方向，将同一方向上的质心划为一类；对每一个分类分别以各质心为原点建立坐标系，计算各质心在该坐标系中与水平轴的夹角、该质心与其他质心间距离，将同一方向上间距小于设定距离阈值的质心划为一类，将各共线区域的最小包围矩形的对角线长度作为识别出的道路裂缝的长度。本方法不仅可以有效地识别裂缝，同时克服环境中多种因素的干扰，误识别率较低。
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