倾斜校正

摘要： 为了对火车轮对轴端标记进行识别录入,基于机器视觉技术提出了一种针对轮对轴端的熔炼号、钢种号、单位号、顺序号、年月、轴型标记及方位标记等7种类型标记的整体自动识别算法。在对获取的轴端图像进行灰度处理、图像增强及滤波处理等操作的基础上,采用圆检测和双线性插值相结合的方法,解决了轴端标记各角度的倾斜校正问题。通过阈值分割和形态学处理提取目标区域,并采用投影法对目标进行行分割,最后采用模板匹配法对目标字符进行识别。通过构建识别系统实验表明,该算法能有效针对轴端标记进行识别分类,准确率为97%,识别速度为每幅5 s。

摘要： 在器件检测流水线中,存在器件随机摆放的问题,为了精确检测器件的各项参数,需要对初始采集的器件图像进行校正。针对传统Radon变换存在的速度慢、普适性差等问题,提出了一种基于Radon变换的改进型倾斜图像校正方法。该方法对高精度图像进行多次降采样处理,并通过逐列扫描法来限制Radon变换投影角度的搜索范围,减小了计算量,提高了算法的识别效率。且考虑到Radon变换无法区分颠倒器件,引入了占空比法解决颠倒图像的校正问题。实验结果表明,提出的方法与传统Radon方法相比不仅校正效率高而且具有较强的普适性。

摘要： 随着手机等相关便携高分辨率拍照设备的大范围普及,如何有效的从图像中提取文本信息正受到越来越多的重视。文章系统分析了自然取景后图像文字识别中可能面临的问题,对相关重点环节的可用算法流程进行了梳理,讨论了自然光照条件下去噪及倾斜校正等方法的实现。测试实验表明,设计的轻量化系统在易用性前提下具有较好的识别效果。

摘要： 乐谱图像的自动分割、倾斜校正是乐谱识别过程中的关键技术,各种计算机光学乐谱识别技术在乐谱图像的数字化中有着广泛的应用,但对于乐谱中简谱的识别一直鲜有研究.本文针对人工拍摄条件下光照不理想的简谱图像,提出一种基于PCNN(脉冲耦合神经网络)和DNN(深度神经网络)相结合的分块简谱图像自动分割算法,该方法根据简谱图像灰度分布特征对图像进行自适应分块处理,依据每个分块的灰度特征与PCNN最佳迭代次数之间的关系构造合适的DNN神经网络,从而实现了最优分割图的自适应选取;进一步利用最优分割图像中音符小节线的水平投影,提出一种双尺度下降法实现了简谱图像的倾斜校正;提出去边垂直投影法和连通域距离判断法实现了简谱图像中音符及歌词的提取.实验仿真结果表明:本文算法对复杂光照条件下的简谱图像处理都具有较好的鲁棒性,同时表现出更高的效率.

摘要： 针对农业自动导航、电动自动转向、农机自动控制、精量施药控制等关键技术的集成应用问题,该研究以高地隙喷杆喷雾机为平台,基于机电液一体化控制与软硬件标准化,研制了用于高地隙施药机的自动驾驶系统.根据底盘机构和工作原理设计了电控执行机构,实现发动机启停、转向、油门调节、车速调节、液泵启停、喷杆伸缩的自动控制.设计了基于CAN总线的整车通信控制网络,实现手动遥控和自动导航2种模式的自由切换.设计了基于姿态测量的定位误差校正方法,补偿导航定位过程中因机体倾斜造成的位置测量误差,提出地头转弯过程中的直线作业路径规划方法,以提高调头的准确性并保证邻接行的上线精度.在验证自动操控机构和通信控制网络稳定性的基础上进行了手动遥控和自动导航的对比试验.结果表明:作业速度3.6 km/h时,遥控操作和自动导航2种模式下横向偏差最大值分别为20.81和8.84 cm,航向偏角最大值为7.86°和2.48°、横向偏差的均方根误差最大值为7.47和4.66 cm.该研究设计的高地隙施药机自动驾驶系统能够实时准确执行手动遥控和自动导航2种模式下的操作指令,自动导航模式下的路径跟踪精度较高,满足田间施药作业需求.

摘要： 针对外螺纹零件关键参数测量效率低、工作强度大、精度低,且难以实现在线自动检测的问题,提出一种基于视觉的非接触外螺纹关键参数测量方法.首先,针对螺纹图像中不存在明显直线的情况,设计一种基于Hough变换的特征圆提取螺纹图像倾角校正算法,利用特征圆圆心构造螺纹虚拟直线以实现螺纹倾角计算并旋转图像;进一步,在螺纹的感兴趣区域(ROI)区域内进行一系列图像处理得到螺纹轮廓点,采用最小二乘算法拟合螺纹上、下轮廓点直线,实现螺纹的大径与小径高精度测量.现场测试表明所提方法能对螺纹图像倾斜进行有效校正,大径与小径尺寸测量精确达到0.0085 mm,验证提出方法可行性和有效性.

摘要： 针对集装箱箱号图像中存在的光照不均、箱号的偏转和倾斜等因素,着重研究箱号字符识别中的关键技术问题.对于箱号图像光照不均问题,采用一种改进型的差分边缘检测粗定位算法;利用改进的最小二乘法有效地解决箱号偏转难以精确定位问题;运用基于梯度下降投影字符矫正及分割算法,实现对倾斜箱号的校正与分割;采用BP神经网络进行字符识别.对1050幅不同条件的拍摄图像进行实验,结果表明上述算法相对于传统算法与深度学习算法,综合识别率明显提高,且符合实时性要求.

摘要： 为了提高指针表自动读数方法的准确度和便捷性,提出了一种基于卷积神经网络的渐进式指针表自动读数方法.首先利用Faster-RCNN(Faster-Region Convolutional Neural Networks)模型检测当前视野下指针表目标的包围框位置,得到目标图像,简化读数前设备安装与标定过程;然后利用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、RANSAC(Random Sample Consensus)算法和透视变换得到无倾斜、无旋转的图像,克服指针表倾斜或旋转对自动读数的影响;再利用八邻域法检测指针表表盘,大津算法(Otsu算法)提取分割阈值,区域生长法提取指针;最后利用卷积神经网络识别指针表的大刻度示值得到指针表的粗读数,利用角度法得到指针表的细读数,完成高精度自动读数.实验结果表明,文中所提出的方法具有较好的准确性与抗干扰能力,读数最大误差低于0.7％.

摘要： 在获得人民币纸币图像的基础上,本文先对图像预处理,然后提取特征参数,最后进行面值识别.在图像预处理中,比较重要的一个环节就是图像的倾斜校正处理,它的处理效果直接影响到提取的特征参数值的准确性.在面值识别中,用BP神经网络进行面值识别,这种方法具有很强的鲁棒性,能较好地实现人民币面值的识别.

摘要： 在军事侦察等领域,经常通过把航拍图像叠加在数字地图上进行分析,为了能准确地进行叠加,有时需要对航空图像进行倾斜校正。本文提出基于三个控制点的倾斜校正方法,该方法根据投影性质建立仿射坐标系几何模型,通过推导出仿射坐标系与原坐标系的几何关系实现倾斜校正。本文首先在理论上论证了该方法的正确性,然后通过实验验证了其可行性。

摘要： 车牌识别系统在城市交通管理中的应用.针对高空所拍摄到的车牌图像进行处理,主要论述了在获取车牌区域子图像后的倾斜校正及字符分割方法.

摘要： 提出了一种车牌照字符倾斜的校正方法,该方法基于Hough变换和Radon变换.用Hough变换检测车牌照上下两边,并对水平倾斜的牌照进行水平校正,再用Radon变换检测字符垂直倾斜角度并进行垂直校正,实验结果表明车牌图像经过二次校正大大减少了字符切分的困难,有利于后面字符的正确识别.

摘要： 由于图像质量和计算能力较低,传统的图像字符分割算法并不适合在手机中应用.针对手机图像特点,提出了一种快速手机图像中的数字分割算法,该算法对行投影信息运用Hough变换快速检测倾斜角,然后进行行校正和行分割,最后根据相邻的波谷值对灰度投影图中的波峰值进行变换后进行列分割.实验结果表明,所提出的算法较传统的字符分割算法更为适合于手机应用.

摘要： 由于图像质量和计算能力较低,传统的图像字符分割算法并不适合在手机中应用.针对手机图像特点,提出了一种快速手机图像中的数字分割算法,该算法对行投影信息运用Hough变换快速检测倾斜角,然后进行行校正和行分割,最后根据相邻的波谷值对灰度投影图中的波峰值进行变换后进行列分割.实验结果表明,所提出的算法较传统的字符分割算法更为适合于手机应用.

摘要： 由于图像质量和计算能力较低,传统的图像字符分割算法并不适合在手机中应用.针对手机图像特点,提出了一种快速手机图像中的数字分割算法,该算法对行投影信息运用Hough变换快速检测倾斜角,然后进行行校正和行分割,最后根据相邻的波谷值对灰度投影图中的波峰值进行变换后进行列分割.实验结果表明,所提出的算法较传统的字符分割算法更为适合于手机应用.

摘要： 由于图像质量和计算能力较低,传统的图像字符分割算法并不适合在手机中应用.针对手机图像特点,提出了一种快速手机图像中的数字分割算法,该算法对行投影信息运用Hough变换快速检测倾斜角,然后进行行校正和行分割,最后根据相邻的波谷值对灰度投影图中的波峰值进行变换后进行列分割.实验结果表明,所提出的算法较传统的字符分割算法更为适合于手机应用.

摘要： 本发明公开了一种用于倾斜拍摄的校正尺及倾斜拍摄图像校正方法，所述方法包括：获取包含校正尺的待校正图像，分别获取待校正图像中校正尺上设置的四个标志图片的图片中心点；根据图片中心点对待校正图像进行透视变换，得到校正后图像。本发明在不改变现场环境的情况下，将倾斜拍摄的图片进行校正，使得校正后的图片能够最大限度的反应客观的内容。

摘要： 本发明涉及深井施工作业领域，特别是涉及高细长比深井的施工作业领域，更为具体的说是涉及用于深井施工的倾斜度监测系统及倾斜度校正系统和方法，通过上部、下部及井筒自身的综合数据获得深井井筒的形状形变、整体的垂直度、深井中心轴线的位移、深井底部的偏位及走向，并以这些数据为依据，实现对深井姿态的实时监控，进一步通过上部和/或下部姿态调整措施实现动态纠偏，保障深井掘进过程的姿态稳定。

摘要： 本发明提供了一种图像倾斜校正装置以及包含该图像倾斜校正装置的图像处理设备或图像处理系统，同时还提供了一种对文字文档页的扫描图像进行倾斜校正的方法。本发明的图像倾斜校正装置包括搜索获取部，获取文字像素和相应的各个像素位置信息；当前像素行设定部；当前像素设定部；判断部，判断与当前像素相邻的正下方是否存在文字像素；直角夹角判定记录部，记录当前像素和正下方的文字像素所连直线和横向方向的夹角是90°；倾斜夹角计算记录部，计算并记录当前像素和下一个像素行的所有文字像素所连直线与横向方向的倾斜夹角；夹角记录完成判断部；像素行位置判断部；控制部；统计部，统计各种夹角出现的次数；倾斜判定部；以及旋转摆正部。

摘要： 根据本发明的光盘记录/再现装置(1)通过将平均偏移分量添加在施加到倾斜校正线圈的校正量上，将任选极性的阶跃扰动添加到该添加的偏移分量的中心值上，检测再现的输出的包络或最大值和最小值，计算在该检测的包络或最大值和最小值之间的差的平均值，以及控制偏移分量的偏移量以将当阶跃扰动改变时的包络或最大值和最小值之间的差减小到指定值，可在短时间内调节物镜的倾斜。

摘要： 本发明提供全息设备、倾斜检测方法和倾斜校正方法。所述全息设备包括：向具有借助信号光和参照光之间的干涉条纹执行信息记录的记录层的全息记录介质照射光的光源；通过对来自光源的光进行空间光调制产生信号光和/或参照光并在来自光源的光的入射面内的预定位置产生标记光的空间光调制单元；把经过空间光调制单元的空间光调制的光经物镜照射到全息记录介质的光照射单元；通过全息记录介质接收经物镜照射的光的受光单元；倾斜检测单元，用于根据受光单元中的标记光的理想受光位置和受光单元的标记光的实际受光位置之间的误差的检测结果获得倾斜误差信号(表示作为经物镜照射到全息记录介质的信息记录面的入射角的倾斜角相对于理想角度的误差)。

摘要： 本发明公开了一种指针式仪表图像的倾斜校正方法及装置。在本发明实施例中，首先获取待校正的仪表图像，并将仪表图像输入至预置分割模型；通过预置分割模型，对待校正的仪表图像进行分割，确定仪表图像中的指针以及仪表框；确定指针相对于仪表框之间的角度，根据角度对待校正的仪表图像进行校正。通过预置分割模型来分割仪表框和指针，从而进行倾斜校正。由于分割模型的分割精度及效果都明显优于刻度线、字符、表盘圆心等特征的检测，因而具有更好的鲁棒性，而且校正仪表图像的速度更快、准确度更高，能够很好地满足实际应用的要求。

摘要： 本发明提供了一种图像倾斜校正装置以及包含该图像倾斜校正装置的图像处理设备或图像处理系统，同时还提供了一种对文字文档页的扫描图像进行倾斜校正的方法。本发明的图像倾斜校正装置包括搜索获取部，获取文字像素和相应的各个像素位置信息；当前像素行设定部；当前像素设定部；判断部，判断与当前像素相邻的正下方是否存在文字像素；直角夹角判定记录部，记录当前像素和正下方的文字像素所连直线和横向方向的夹角是90°；倾斜夹角计算记录部，计算并记录当前像素和下一个像素行的所有文字像素所连直线与横向方向的倾斜夹角；夹角记录完成判断部；像素行位置判断部；控制部；统计部，统计各种夹角出现的次数；倾斜判定部；以及旋转摆正部。

摘要： 一种用于车牌辨识的倾斜校正方法，包含下列步骤：撷取车牌的影像，其中车牌包含多个字符；于影像中找出字符；针对每一个字符产生最小外接矩形；计算每一个最小外接矩形相对影像的参考线的倾斜角度，以得到多个倾斜角度；以及以倾斜角度的集中量数对影像中的车牌进行倾斜校正。由于本发明不需先侦测出车牌框线，因此，无论车牌与车身颜色是否相近，本发明皆适用。

摘要： 根据本发明的光盘记录/再现装置(1)通过将平均偏移分量添加在施加到倾斜校正线圈的校正量上，将任选极性的阶跃扰动添加到该添加的偏移分量的中心值上，检测再现的输出的包络或最大值和最小值，计算在该检测的包络或最大值和最小值之间的差的平均值，以及控制偏移分量的偏移量以将当阶跃扰动改变时的包络或最大值和最小值之间的差减小到指定值，可在短时间内调节物镜的倾斜。

摘要： 本发明提供全息设备、倾斜检测方法和倾斜校正方法。所述全息设备包括：向具有借助信号光和参照光之间的干涉条纹执行信息记录的记录层的全息记录介质照射光的光源；通过对来自光源的光进行空间光调制产生信号光和/或参照光并在来自光源的光的入射面内的预定位置产生标记光的空间光调制单元；把经过空间光调制单元的空间光调制的光经物镜照射到全息记录介质的光照射单元；通过全息记录介质接收经物镜照射的光的受光单元；倾斜检测单元，用于根据受光单元中的标记光的理想受光位置和受光单元的标记光的实际受光位置之间的误差的检测结果获得倾斜误差信号(表示作为经物镜照射到全息记录介质的信息记录面的入射角的倾斜角相对于理想角度的误差)。