一、一种有记忆的变窗“爬虫”图像边界跟踪方法（论文文献综述）
苗锡奎,张恒伟,胡启立,刘小虎,柴国庆[1]（2020）在《方向预测搜索与边缘曲率约束的直线段提取方法》文中进行了进一步梳理为去除图像中与直线检测无关的边缘点,获取完整的直线边缘,准确提取直线段特征,提出一种方向预测搜索与边缘曲率约束的直线段提取方法。利用双阈值方法检测目标边缘点以跟踪边缘轮廓;利用最近跟踪产生的边缘点中含有的方向信息预测下一边缘点的搜索方向,在边缘断裂处采用深度优先搜索方式在预测方向上跨越断裂点继续搜索边缘点,有效避免分岔路径错误选择,保证获得更加完整的边缘轮廓;利用边缘曲率约束和长度约束在边缘轮廓中提取直线段边缘点;利用直线段边缘点拟合直线,并从全局角度合并离散直线段得到最终的直线段。实验结果表明,该方法能有效处理边缘的断裂和分叉,准确提取出更完整的直线段和端点信息,并且具有较快的运算速度,性能优于现有的典型直线段提取方法。
邓仕超,李伟明,龙芋宏,高兴宇[2]（2018）在《一种改进的二值图像边界跟踪与边界链码获取算法》文中研究说明为了克服传统二值图像边界跟踪速度慢和边界漏跟踪等问题,基于Freeman链码提出一种通用性强的多起点分段二值图像边界跟踪与边界链码获取算法。在借鉴前人对传统Freeman链码搜索算法的改进,将平均搜索方向减少为2.5就可以找到新边界点的基础上,进一步将复杂的边界分段处理,令前一边界链的起点作为待跟踪边界链搜索的起点,同时把跟踪后的边界点填充,这样自上而下自左而右的对图像扫描,只需一次即可跟踪完所有的边界,并通过设定阈值消除了单像素冗余点。实验论证结果表明,本文算法能够对复杂网状边界、内部孔洞进行有效地跟踪,同时具有抗噪去除冗余点的能力和较快的速度。
徐家园[3]（2016）在《风电叶片多光谱图像检测研究》文中研究说明随着我国风电事业的发展,作为风力发电关键部件的风电叶片的检测和维护日益受到重视。目前,目视检测是风电叶片实际检测中的主要手段,但目视检测仅能获得目标表面的状况。作为一种重要的无损检测手段,红外热成像以其快速、无接触、可以实现大面积测量的特点在复合材料检测领域得到了广泛应用,红外图像可以获得表面下的状况,与可视检测形成互补。因此本文将风电叶片的可见光与红外图像进行图像匹配和融合,得到既能反映风电叶片表面细节,又能反映其内部缺陷的图像,对风电叶片状态进行判断。针对风电叶片轮廓不完整、特征点不明显的问题,本文提出了一种点特征与直线特征相结合的图像匹配方案。首先对风电叶片可见光与红外图像进行边缘检测,然后采用一种有方向性的边界跟踪方案对风电叶片轮廓进行跟踪。其次,采用Freeman链码对轮廓进行描述,利用链码本身的特点构造差别码和累加差别码,得到轮廓叶尖部分特征点,利用离散曲率和夹角作为几何特征不变量实现特征点的匹配。为了提高图像变换模型的准确性,对于风电叶片非叶尖部分进行最小二乘直线拟合,结合匹配点对构造图像变换模型。以可见光图像为基准图像,对红外图像进行坐标变换和双线性灰度插值。最后,对可见光与红外图像的融合算法进行研究,采用基于IHS彩色空间的图像融合算法实现对风电叶片可见光与红外图像的图像融合。针对实际检测的需要,本文设计了一个风电叶片检测维护管理系统,实现了对风电叶片检测维护数据的数字化管理。
田军委,王沁,赵鹏,王岗罡[4]（2014）在《特定边界跟踪中角点检测研究》文中研究说明针对边界跟踪算法中在角点附近丢失边界信息的问题,对待检测边界中角点的判别和检测方法进行了研究。分析了边界搜索中所扩展的邻域的半径和角点位置的关系,提出了角点存在判据,给出了角点存在区间。提出了寻区间法角点检测算法,用5个已知边界点之间的关系,判断出角点存在的邻域,通过选取合适的邻域半径,使角点存在区间向角点收敛。对测试图像和人侧面轮廓图像的边界利用所提出的算法进行跟踪,测试图像的边界点从19个增长为37个,人侧面轮廓图像边界点从13个增长为21个,新算法准确地检测到轮廓角点和后续种子点,使边界跟踪能够反映所有的边界信息。
梁立东[5]（2014）在《基于视觉跟踪的颗粒计数与缺陷检测系统研究》文中认为计算机视觉技术是人工智能中重要的组成部分，同时也是在科学领域中富有挑战性的重要课题。视觉检测随着计算机视觉技术的不断发展、智能控制领域的不断扩大、工业生产及生活水平不断提高得以发展起来的，涉及图像处理、模式识别、自动控制、诊断分析、人工智能等多门学科交叉。从上世纪八十年代发展至今，已被广泛应用于智能交通、工业生产、医药生产、智能安防等领域。医药行业是国内目前发展最快的行业，医药行业的发展带动医药生产、包装装备的不断更新和改进，使得计算机视觉检测技术在药品包装中得到广泛研究。然而，视觉检测技术在医药生产企业中还仍有待发展，表现在：1)在颗粒缺陷检测方面，依然存在大量企业以人工检测为主，光电技术检测缺粒等，而在这一方面计算机视觉尚不能得到很好的应用；2)在颗粒计数方面，传统光电计数、人工计数仍占主导地位，尽管目前有较多研究者研究基于机器视觉的颗粒计数方法，但还停留在对静态图片的药片场景计数，在实时计数方面还存在较大的差距。造成这样局面的原因主要有：1)专用、高效的颗粒视觉计数方法与缺陷检测方法还有待研究；2)简单、高效的颗粒计数与检测系统有待开发。为此，本文的主要目标在于研究出适用于圆形颗粒药片的在线药片计数与检测系统，该系统具有两个主要特点：其一是完整的视觉系统整体设计，包括图像处理系统以及外围设备，包括摄像头、光源、机械执行机构及驱动卡；其二是图像处理系统运行性能稳定、效率高、出错率少；具有友好的交互界面，方便工作人员检查与调试；为了实现高效、准确地进行缺陷检测与计数，本文针对图像处理系统进行深入研究，研究内容包括：（1）对目标跟踪算法深入研究，根据运动插值的特征匹配跟踪原理，设计出适用于药片在线检测与计数的目标跟踪器，并给予实现和验证；（2）针对当前传统颗粒计数方法的不足，研究基于目标跟踪的颗粒计数方法，该计数方法根据对象的当前位置状态与前一位置状态共同确定颗粒是否通过计数检测线，从而对颗粒准确计数；（3）针对药片颗粒缺陷的特点，提出基于边界圆度检测结合连通域内部孔洞检测的缺陷检测方法；研究一种均值归一化方差的圆度检测方法；（4）提出一种基于邻域像素值的极大概率滤波算法，并与当前的经典中值滤波算法比较，实验表明，极大概率滤波算法能更好的完成图像滤波消噪；（5）研究粘连颗粒的分割方法，根据当前基于凹点的粘连颗粒分割方法进行改进，采用窗截法进行凹点搜索等。文章最后通过实验论证药片计数与检测系统的性能，实验结果表明，该系统的颗粒计数与检测的准确程度高，准确率达99%，算法效率好，在一秒的时间内可以处理25帧以上的图像，是一款性能优越的计数与检测系统。
周秀芝,陈洋,胡文婷[6]（2014）在《基于交叉点的树遍历二值图像边界跟踪算法》文中指出针对传统轮廓跟踪算法易出现漏跟踪和跟踪断裂的缺点,提出交叉点的概念。利用交叉点结构完整地描述边界跟踪的不同方向,以保证每一个方向都能被跟踪到。在此基础上,形成以交叉点为结点的目标边界的树结构描述。最后通过对树的遍历获得目标边界的跟踪序列。实验结果表明该算法速度快,边界识别准确,尤其适于识别大型复杂目标的轮廓。
郝园[7]（2013）在《基于CT图像的轮廓样条曲线建模关键技术研究》文中提出医学图像几何建模是一个多科学交叉的研究领域,它涉及数字图像处理、计算机图形学以及医学领域的相关知识。而基于二维平面轮廓线数据点重建三维曲线模型是几何建模研究领域的一项重要研究课题,较多的应用于个性化医学假体设计。个性化医学假体设计需要获得植入位置组织轮廓曲线模型。本文以此应用为背景,主要对断层图像预处理,图像目标组织提取,目标组织轮廓线提取、轮廓样条曲线建模等关键技术进行了研究与实现。首先,对断层图像进行预处理,针对中值滤波对滤除脉冲噪声效果较好、小波变换对滤除高斯噪声效果较好的特点,本文采用将小波变换和中值滤波相结合的方法,能去除断层图像噪声的同时,保留图像的细节特征。其次,分割目标组织或器官,针对CT医学图像的特点和骨组织的形态特征,交互选择适当的数值作为分割阈值,首先对CT图像进行二值化处理,再采用适当的形态学操作进行区域修整,最后经扫描线种子填充法提取出目标组织的三维连通区域。然后,用轮廓跟踪法提取目标组织轮廓曲线。在用轮廓跟踪法提取目标组织轮廓曲线过程中,本文根据前一边界点和当前边界点的相互位置大致确定出下一边界点的走向,搜索下一边界点时就不必对当前点的所有的8-邻域像素点进行比较判断,可减少相当的计算量,大大缩小跟踪时间。最后,对数据点进行B样条逼近获得轮廓线框模型。经过图像分割、轮廓提取获得的轮廓像素数据量太大,本文先运用多边形逼近获得目标组织轮廓的特征点集合,减少原始轮廓上像素的数目,再进一步应用三次非均匀周期B样条逼近得到按IGES标准描述的整个目标组织的轮廓曲线。
胡海鸥,祝建中[8]（2011）在《一种边点梯度方向引导的光滑边段提取方法》文中进行了进一步梳理边界轮廓线的提取是研究形状特征的基础,它对图像特征描述、识别和理解等高层次的处理有重要作用。但由于噪声、光照等多种因素的影响,经过预处理得到的边缘图像往往会出现原本连接的边界局部断裂的现象,使传统的边界跟踪算法无法越过这些断点继续向下跟踪。另外,在跟踪过程中出现岔路时,传统的边界跟踪算法只跟踪第一个搜索到的边界点,无法控制边界的正确走向。提出了一种边点梯度方向引导的光滑边段提取方法,不仅能够跨越边界上的断点继续跟踪,而且能够有效地减少岔路选择错误的发生,同时还满足边段的光滑性要求。
田军委,尚雅层,王洪喜,程钢[9]（2011）在《基于方向预估计的边界跟踪算法》文中进行了进一步梳理为了实现多目标轮廓高效跟踪,提出了基于方向预估计的边界跟踪算法。研究了多目标轮廓模型表达以及轮廓初始点选取方法,为多轮廓跟踪提供模型依据。定义了4方向操作模板和方向矩阵实现轮廓走向的估计,通过定义权重矩阵避免轮廓跟踪算法进入搜索陷阱,提高算法的鲁棒性。对多组头部MR图像进行实验,结果表明,在同等边界数据情况下,新算法跟踪效率较变窗爬虫跟踪算法和传统跟踪算法平均提高约21%,鲁棒性明显增强。
朱亚红,汪民乐,杨先德,冯军[10]（2011）在《一种基于道路毁伤图像信息的特征提取方法》文中提出针对道路毁伤图像信息的特征提取问题进行研究,提出了一种基于轮廓分析的毁伤道路提取方法,首先对毁伤道路图像进行边缘特征提取与轮廓跟踪滤除,再进行直线特征提取,最后得到毁伤道路的详细数据,并通过此实验数据及图像验证了该算法的实用性与有效性。
二、一种有记忆的变窗“爬虫”图像边界跟踪方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种有记忆的变窗“爬虫”图像边界跟踪方法（论文提纲范文）
（1）方向预测搜索与边缘曲率约束的直线段提取方法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 目标对象边缘断裂与分叉 |
| 1.1 边缘断裂 |
| 1.2 边缘分叉 |
| 2 新算法原理与实现 |
| 2.1 边缘轮廓检测 |
| 2.1.1 计算图像的梯度图 |
| 2.1.2 方向预测搜索提取目标对象边缘轮廓 |
| 2.2 曲率约束直线段提取 |
| 3 实验结果与分析 |
| 4 结论 |
（2）一种改进的二值图像边界跟踪与边界链码获取算法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 边界跟踪与边界链码创建改进基本原理 |
| 2.1 新算法的思路 |
| 2.2 链码和链码表原理 |
| 2.3 搜索冗余 |
| 2.4 单个边界链跟踪规则 |
| 2.5 边界跟踪边界链码创建算法流程 |
| 2.6 算法时间复杂度分析 |
| 3 实验与分析 |
| 3.1 实验说明 |
| 3.2 结果与分析 |
| 3.2.1 交叉边界无漏跟踪 |
| 3.2.2 内部孔洞跟踪 |
| 3.2.3 噪声冗余点去除 |
| 3.2.4 跟踪效率 |
| 4 结论 |
（3）风电叶片多光谱图像检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电叶片无损检测研究现状 |
| 1.2.2 图像匹配与融合研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容和工作 |
| 1.3.1 问题分析及解决方法 |
| 1.3.2 本文主要章节安排 |
| 第二章 红外与可见光图像边缘检测与边界跟踪 |
| 2.1 红外图像与可见光图像成像原理及差异 |
| 2.1.1 红外图像成像原理与特点 |
| 2.1.2 可见光图像成像原理与特点 |
| 2.1.3 红外图像与可见光图像的区别 |
| 2.2 图像边缘检测方法综述 |
| 2.2.1 边缘的定义与分类 |
| 2.2.2 经典的边缘检测方法 |
| 2.2.3 基于像素间引力的边缘检测方法 |
| 2.2.4 红外与可见光图像边缘检测结果与比较 |
| 2.3 轮廓的边界跟踪 |
| 2.3.1 现有的边界跟踪算法分析 |
| 2.3.2 本文采用的有方向性的边界跟踪算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于轮廓的红外与可见光图像匹配技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像轮廓的表示和描述 |
| 3.2.1 链码 |
| 3.2.2 多边形近似 |
| 3.2.3 曲线拟合 |
| 3.2.4 本文采用的轮廓表示及拟合算法 |
| 3.3 基于HARRIS角点提取的轮廓匹配算法研究 |
| 3.3.1 角点的提取 |
| 3.3.2 相似性度量方案 |
| 3.3.3 实验结果 |
| 3.4 基于多边形拟合的轮廓匹配算法研究 |
| 3.4.1 轮廓的多边形拟合 |
| 3.4.2 相似性度量方案 |
| 3.4.3 实验结果 |
| 3.5 基于FREEMAN链码的轮廓匹配算法 |
| 3.5.1 轮廓特征点的提取 |
| 3.5.2 几何特征不变量的研究 |
| 3.5.3 结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 图像变换和图像融合 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 图像变换和灰度插值 |
| 4.2.1 图像变换模型研究 |
| 4.2.2 灰度级插值技术的研究 |
| 4.2.3 可见光图像与红外图像变换模型参数的确定 |
| 4.3 红外与可见光图像融合方法研究 |
| 4.3.1 红外与可见光图像像素级融合算法研究现状 |
| 4.3.2 基于灰度阈值分割的图像加权融合实验 |
| 4.3.3 基于IHS彩色空间的图像融合实验 |
| 4.3.4 基于小波变换的彩色图像融合实验 |
| 4.3.5 图像融合效果比较与评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 风电叶片检测维护管理系统设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统开发平台与关键技术 |
| 5.2.1 开发平台与体系结构 |
| 5.2.2 ASP.NET技术 |
| 5.2.3 SQL Server与ADO.NET技术 |
| 5.3 系统总体架构 |
| 5.3.1 系统软件体系架构 |
| 5.3.2 系统用例图设计 |
| 5.3.3 数据库设计 |
| 5.4 系统功能模块介绍 |
| 5.4.1 用户管理模块 |
| 5.4.2 叶片信息管理模块 |
| 5.4.3 检测数据管理模块 |
| 5.4.4 图像处理模块 |
| 5.4.5 检测和维护报告管理模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）特定边界跟踪中角点检测研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 特定边界跟踪 |
| 1.1 边界点预估计 |
| 1.2 边界点搜索 |
| 2 角点存在判别 |
| 3 角点检测 |
| 4 实验及分析 |
| 5 结论 |
（5）基于视觉跟踪的颗粒计数与缺陷检测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 机器视觉在线检测技术的研究现状 |
| 1.3 课题来源与研究内容 |
| 第二章 颗粒计数与缺陷检测系统总体设计 |
| 2.1 颗粒计数与缺陷检测系统工作原理 |
| 2.2 图像处理系统程序框架设计与实现 |
| 2.3 图像采集设备 |
| 2.4 光源系统 |
| 2.5 驱动卡设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 图像预处理算法研究与实现 |
| 3.1 图像噪声消除算法研究与实现 |
| 3.1.1 最近邻像素值分布分析 |
| 3.1.2 极大概率滤波算法选值准则 |
| 3.1.3 算法流程 |
| 3.1.4 算法验证 |
| 3.2 粘连颗粒分割方法研究与实现 |
| 3.2.1 粘连颗粒分割理论研究 |
| 3.2.2 本文粘连物体分割算法 |
| 3.2.2.1 凹点搜索方法 |
| 3.2.2.2 凹点匹配及粘连颗粒分割方法 |
| 3.2.3 粘连颗粒分割算法实现 |
| 3.2.4 算法验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 颗粒计数与缺陷检测算法研究与实现 |
| 4.1 颗粒计数算法研究 |
| 4.1.1 颗粒计数方法的研究现状 |
| 4.1.2 本系统颗粒计数算法理论 |
| 4.1.3 计数算法的实现 |
| 4.2 药片缺陷检测算法研究与实现 |
| 4.2.1 药片缺陷检测研究现状 |
| 4.2.2 本系统药片缺陷检测算法理论介绍 |
| 4.2.2.1 边界破损检测 |
| 4.2.2.2 内部污渍检测 |
| 4.2.3 药片检测算法实现方法与验证 |
| 4.2.3.1 边界跟踪算法研究与实现 |
| 4.2.3.2 孔洞面积计算 |
| 4.2.3.3 药片检测算法试验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 目标跟踪算法研究与实现 |
| 5.1 跟踪算法研究现状 |
| 5.2 本文颗粒跟踪原理 |
| 5.2.1 特征提取算法研究 |
| 5.2.2 特征提取算法程序实现 |
| 5.2.3 特征提取算法检验 |
| 5.2.4 目标跟踪策略原理 |
| 5.2.4.1 匹配跟踪原理 |
| 5.2.4.2 初值问题解决方案 |
| 5.2.4.3 目标跟丢解决方案 |
| 5.3 颗粒跟踪器程序设计与实现 |
| 5.3.1 跟踪器设计原理 |
| 5.3.2 跟踪器软件实现 |
| 5.4 跟踪算法验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 实验与结果分析 |
| 6.1 测试装置及环境 |
| 6.2 实验结果与分析 |
| 6.2.1 多线程处理测试 |
| 6.2.2 不同λ值对跟踪偏差的影响实验 |
| 6.2.3 跟踪计数与缺陷检测试验 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 1. 研究成果 |
| 2. 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）基于交叉点的树遍历二值图像边界跟踪算法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 交叉点的定义 |
| 2 基于交叉点的边界跟踪 |
| 3 基于树结构的顺序跟踪遍历算法 |
| 4 实验结果及分析 |
| 5 结语 |
（7）基于CT图像的轮廓样条曲线建模关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像去噪 |
| 1.2.2 图像分割 |
| 1.2.3 轮廓跟踪 |
| 1.2.4 B样条曲线建模 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 断层医学图像的预处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 小波变换 |
| 2.2.1 小波变换原理 |
| 2.2.2 小波分解与重构 |
| 2.2.3 小波去噪 |
| 2.3 中值滤波 |
| 2.4 图像去噪过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 二维断层序列轮廓特征提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 医学图像分割 |
| 3.2.1 阈值分割 |
| 3.2.2 二值图像形态学处理 |
| 3.2.3 三维连通标记 |
| 3.3 轮廓提取 |
| 3.3.1 像素间的基本关系 |
| 3.3.2 边界跟踪 |
| 3.3.3 轮廓提取结果 |
| 3.3.4 多边形逼近 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 轮廓B样条曲线建模 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 B样条曲线定义及基本性质 |
| 4.2.1 B样条曲线定义 |
| 4.2.2 B样条曲线的性质 |
| 4.2.3 B样条曲线的分类 |
| 4.3 轮廓B样条曲线逼近 |
| 4.3.1 参数化及节点矢量选择 |
| 4.3.2 控制顶点反算 |
| 4.3.3 B样条曲线逼近 |
| 4.3.4 实验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（8）一种边点梯度方向引导的光滑边段提取方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 边界跟踪算法的研究现状 |
| 3 边点梯度方向引导的光滑边段提取方法 |
| 3.1 基本思想 |
| 3.2 方法设计 |
| 3.3 比较与分析 |
| 4 讨论 |
（9）基于方向预估计的边界跟踪算法（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 多轮廓边界模型 |
| 2 方向预估计边界跟踪算法 |
| 3 实验结果及分析 |
| 4 结论 |
（10）一种基于道路毁伤图像信息的特征提取方法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 算法基本流程 |
| 2 边缘特征提取 |
| 3 轮廓跟踪 |
| 4 直线特征提取与道路连接 |
| 5 小结 |
四、一种有记忆的变窗“爬虫”图像边界跟踪方法（论文参考文献）
- [1]方向预测搜索与边缘曲率约束的直线段提取方法[J]. 苗锡奎,张恒伟,胡启立,刘小虎,柴国庆. 电光与控制, 2020(08)
- [2]一种改进的二值图像边界跟踪与边界链码获取算法[J]. 邓仕超,李伟明,龙芋宏,高兴宇. 激光与光电子学进展, 2018(06)
- [3]风电叶片多光谱图像检测研究[D]. 徐家园. 南京航空航天大学, 2016(03)
- [4]特定边界跟踪中角点检测研究[J]. 田军委,王沁,赵鹏,王岗罡. 应用光学, 2014(06)
- [5]基于视觉跟踪的颗粒计数与缺陷检测系统研究[D]. 梁立东. 华南理工大学, 2014(01)
- [6]基于交叉点的树遍历二值图像边界跟踪算法[J]. 周秀芝,陈洋,胡文婷. 计算机应用与软件, 2014(02)
- [7]基于CT图像的轮廓样条曲线建模关键技术研究[D]. 郝园. 山东理工大学, 2013(S2)
- [8]一种边点梯度方向引导的光滑边段提取方法[J]. 胡海鸥,祝建中. 计算机工程与应用, 2011(16)
- [9]基于方向预估计的边界跟踪算法[J]. 田军委,尚雅层,王洪喜,程钢. 应用光学, 2011(03)
- [10]一种基于道路毁伤图像信息的特征提取方法[J]. 朱亚红,汪民乐,杨先德,冯军. 弹箭与制导学报, 2011(02)