直线及椭圆图像特征无参数自动提取方法及编程实现文献综述

 2024-05-31 18:19:07
摘要

直线和椭圆作为基本的几何形状,广泛存在于各种自然场景和人造物体中。

从图像中提取直线和椭圆特征对于目标识别、图像理解、三维重建等计算机视觉任务具有至关重要的意义。

传统的直线和椭圆提取方法通常依赖于参数模型和人工设计的特征,存在着提取精度不高、鲁棒性差、泛化能力弱等问题。

近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的图像特征提取方法取得了显著的成果。

然而,这些方法往往需要大量的标注数据进行训练,且模型复杂度高、计算成本大,限制了其在实际场景中的应用。


为了克服传统方法和深度学习方法的局限性,本文提出一种直线及椭圆图像特征无参数自动提取方法。

该方法无需任何参数设置和人工干预,能够自动地从图像中提取出直线和椭圆特征。

本文的主要贡献包括:(1)提出一种基于边缘点分组的直线提取算法,该算法能够有效地克服噪声和边缘间断的影响,提取出完整的直线段;(2)提出一种基于最小二乘拟合的椭圆提取算法,该算法能够快速准确地拟合出椭圆参数,即使在椭圆边缘存在缺失或遮挡的情况下也能取得良好的效果;(3)设计并实现了直线及椭圆图像特征无参数自动提取系统,并通过实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性。


关键词:直线提取;椭圆提取;无参数;自动提取;图像特征

第一章相关概念

图像特征提取是计算机视觉领域的一项基础性任务,其目的是从图像中提取出能够有效描述图像内容的特征信息。

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