在薄膜晶体管液晶显示器线路检测中, 常通过对线路中的导电薄膜粒子的计数和定位实现其导电性的自动检测。为了解决窄边框线路中粒子密度增大带来的粒子重叠问题, 提出一种采用微分干涉成像和掩模法结合k均值聚类的算法, 在分离出粒子的亮、暗部后, 结合图像熵值和粒子的凸性准确分割出粒子。讨论了聚类簇选值的影响, 通过不同粒子密度、不同粒子尺寸的样本检验本文算法, 并与以往的梯度结合灰度的方法进行对比。结果表明: 本文算法在粒子密度较小的区域能达到92.6%的识别率, 在粒子密度较大的区域也能达到86%的识别率, 分别比梯度加灰度的方法提高了9.9%和42.7%。解决了粒子重叠的问题, 并且对光场和成像效果有更好的鲁棒性。

针对目标探测器在大气中高速飞行时受湍流干扰, 导致光学系统接收到的视频/图像产生像素偏移、模糊、信噪比降低等问题, 本文对湍流退化视频/图像复原的复杂性及复原方法进行了研究, 提出了一种基于非凸势函数优化与动态自适应滤波的湍流退化视频复原方法。首先, 研究了湍流退化视频的求和与去模糊框架, 并通过利用非刚性配准方法对刚性全局配准方法进行改进, 进一步缩小了模糊核的尺度; 然后, 在计算机视觉的非凸优化框架下, 构建了图像解卷积的非凸性算法, 有效地解决了图像解卷积难题; 最后, 结合湍流退化视频自身特点, 对超分辨率视频复原的动态自适应滤波框架进行了扩展与改进, 使其适用于湍流退化视频的复原。仿真实验结果表明, 本文方法的复原效果不仅有较大提升, 而且实现了对湍流退化视频序列的动态自适应复原。

点云分割是点云分类、识别以及三维重建等处理的基础, 分割结果对后续应用影响巨大。本文提出利用连通点集改进局部表面凸性算法中邻近点关系的方法, 解决目前激光三维成像系统点云分割算法在处理复杂环境散乱点云时存在分割过度及分割不充分的问题, 通过主顶点与周围点构成连通集, 作为分割判断局部子点集, 形成有效分割区域。该方法解决了常用点云分割方法无法对形状不规则物体进行有效分割的问题, 提高了分割精度。算法实验结果表明, 相比于最小切割算法和区域生长算法, 基于连通点集的改进局部表面凸性算法对实际路面环境信息的分割效果更好, 并能在一定程度上避免分割过度和分割不充分的情况, 证明该方法适用于复杂环境散乱点云数据分割。

现有的椭圆检测算法如随机霍夫变换,在有遮挡、多目标的情况下存在稳定性差、精度低的缺点。本文提出一种基于凸性连通分支搜索结合曲线拟合的多椭圆检测算法。先按照凸性对边界曲线进行分割,使分割后的曲线符合某一特定的椭圆曲线函数;然后在分割曲线段的基础上进行椭圆拟合;最后合并同一椭圆上的曲线段。对合成图像及自然图像的测试表明,本文提出的方法能够充分利用椭圆曲线边缘点的整体特性,在多椭圆检测中有良好的表现,并具有一定的抗噪性能。