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公开(公告)号：CN106504203A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610860150.9
申请日：2016-09-29
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于块匹配的图像修复方法，包括以下步骤:1）计算待修复区域边缘点的优先权，并引入点的梯度量和常数因子来改进优先权。2）根据优先权最高的点建立待填充块；3）以待填充块中已知信息为依据在图像已知区域中搜索最佳样本块。4）提取最佳样本块的像素值，并计算最佳样本块中心像素点的置信度值；5）将最佳样本块对应的像素值复制到待填充块的相应位置，并将点的置信度更新成最佳样本块中心像素点的置信度值，形成新的待修复区域；6）执行上述步骤1）～5），直到待修复区域全部填充完毕。以上发明取得了很好的修复效果，适用于各种图像修复工作。
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公开(公告)号：CN105809635A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610042827.8
申请日：2016-01-22
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06T5/00
CPC分类号： G06T5/005 , G06T2207/20021
摘要： 本发明涉及一种基于行扫描的图像块匹配修复方法，如图所示，包括以下步骤:1）建立扫描窗口，以逐行扫描的方式对图像进行扫描；2）扫描窗口遇到待填充区域后，建立待匹配块，以待匹配块实际匹配区域为基础与图像中已知区域的匹配块进行SSD距离匹配；3）根据设定条件确定候选块，分别计算与待填充块位置相邻的块与候选块的相似度，取值较大的作为该候选块的相似度；4）对所有候选块的相似度进行排序，选取相似度最大的候选块作为填充块填充到待填充区域；5）继续对该行的下一个待修复块进行修复，该行结束后跳转到下一行；6）重复执行以上步骤，直到待修复区域全部填充完毕。以上发明取得了很好的修复效果，应用性有所提升，广泛的适用于各种图像修复工作。
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公开(公告)号：CN102592292B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201110431895.0
申请日：2011-12-12
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06T7/60
摘要： 本发明涉及数字图像中一种基于内积运算的对称图形中心定位方法，包括：采集图像并输入计算机、计算各像素点的梯度、计算图像的边缘图、基于内积运算计算各像素点的对称性能量获得图像的对称性能量分布图、在阈值约束下在对称性能量分布图上检测局部极大值点，最后，剔除非中心点的局部极大值点，输出对称图形的中心点。本发明提供的方法能够简单、高效的对图像中对称图形的中心进行准确定位，较已有方法简单，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN102074011B
公开(公告)日：2012-05-30
申请号：CN201110021522.6
申请日：2011-01-12
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明涉及一种数字图像中任意三角形的检测方法，包括：采集图像并输入计算机；计算各像素点的梯度；计算图像的边缘图；利用边缘图上各边缘点的梯度计算各边缘点的方向线；计算图像中各像素点的特征长度与特征能量，获得图像的特征长度分布图与特征能量分布图；在阈值约束下，在特征能量分布图上检测局部极大值点；由每个局部极大值点及其对应的特征长度确定一个组成三角形的边缘点集合；对于所述的一个三角形边缘点集合，根据梯度方向对边缘点进行分组，利用分组个数验证并剔除不合理的三角形边缘点集合；对于所述的分组后的三角形边缘点集合，对每组边缘点进行直线拟合，并利用直线相交获得三角形的顶点位置，最后，输出三角形的顶点位置信息。本发明提供的方法能够准确检测出图像中的三角形，易于实现，且不需要已知图像相关信息，较现有方法计算效率更高。
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公开(公告)号：CN102411784A
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201110205338.7
申请日：2011-07-13
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06T7/40
摘要： 本发明涉及一种数字图像中椭圆相关信息的简单快速提取方法，包括：采集图像并输入计算机；计算图像的边缘图；计算图像中各点的对偶点、特征长度与特征能量，获得特征长度分布图与特征能量分布图；阈值约束下在特征能量分布图上进行局部极大值点检测；利用局部极大值点确定椭圆的焦点、长轴与短轴；利用特征能量与椭圆周长之比验证并剔除不合理的椭圆；根据到椭圆的两个焦点距离之和等于长轴这一约束确定椭圆的边界点；输出椭圆相关信息。本发明提供的方法能够简单快速地获取图像中的椭圆信息。
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公开(公告)号：CN101882312B
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201010203308.8
申请日：2010-06-07
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明涉及一种数字图像中基于基元表示的多边形检测方法，包括：采集图像并输入计算机；计算图像中各点的方向描述子；利用方向描述子检测出图像中的特征点；获得由特征点确定的1维基元；将两个1维基元进行验证组合，获得2维基元；将获得的2维基元和1维基元进行验证组合，获得三角形或3维基元；将获得的3维基元和1维基元进行验证组合，获得四边形或4维基元；将采用同前一步骤相同处理获得的n维基元和1维基元进行验证组合，获得n+1边形或n+1维基元；重复前一步骤直至无法获得更高维基元为止。本发明提供的方法能够检测出图像中的各种多边形，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN101882312A
公开(公告)日：2010-11-10
申请号：CN201010203308.8
申请日：2010-06-07
申请人： 河南理工大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明涉及一种数字图像中基于基元表示的多边形检测方法，包括：采集图像并输入计算机；计算图像中各点的方向描述子；利用方向描述子检测出图像中的特征点；获得由特征点确定的1维基元；将两个1维基元进行验证组合，获得2维基元；将获得的2维基元和1维基元进行验证组合，获得三角形或3维基元；将获得的3维基元和1维基元进行验证组合，获得四边形或4维基元；将采用同前一步骤相同处理获得的n维基元和1维基元进行验证组合，获得n+1边形或n+1维基元；重复前一步骤直至无法获得更高维基元为止。本发明提供的方法能够检测出图像中的各种多边形，具有广泛的适用性。
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公开(公告)号：CN107832732B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201711191401.X
申请日：2017-11-24
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明公开了基于三叉树遍历的车道线检测方法，涉及图像处理领域，通过提取代表车道线中心线的候选特征点，减少了需要处理的像素点数，提高了算法的计算效率。通过对车道线和噪声的特征点进行分析，提出了一个与参数空间无关的滤除伪特征点的方法，避免使用参数空间转换和复杂的数学运算，提高了车道线检测的准确性。并提出了一个车道线预测模型对特殊的路况进行车道线预测，该模型保存内部记忆，根据图像序列过去至现在的变化趋势预测特殊路况下的车道线。对车道线适当合理的预测，提高了检测结果的正确率。
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公开(公告)号：CN106408023B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201610832237.5
申请日：2016-09-20
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明基于点组比较策略的图像特征点二值描述及匹配方法，包括：采集图像并进行预处理、使用SIFT或者Harris角点检测算法在两幅图像上分别提取特征点、确定特征点支撑区域并计算特征点主方向、选择特征点支撑区域内的32个采样点、确定特征点支撑区域内的144组采样点对、基于点组比较策略进行二值化处理、构造特征点的二值特征描述子、基于二值特征描述子并利用NNDR准则进行特征点匹配。本发明提供的方法比已有直接比较单个像素点灰度值的二值描述及匹配方法具有更好的稳定性。
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公开(公告)号：CN106485264B
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201610832242.6
申请日：2016-09-20
申请人： 河南理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于梯度序划分及映射策略的曲线描述及匹配方法，包括：从不同角度拍摄同一场景两幅不同图像并输入计算机、利用Canny边缘检测算子分别对两幅图像进行曲线段检测、确定曲线的支撑区域并计算主方向、基于梯度幅值对支撑区域进行子区域划分、计算支撑区域内各有效点的梯度序特征、将梯度序特征映射为24维向量特征、计算子区域描述子及曲线描述子、利用曲线描述子并基于双向匹配原则进行曲线匹配。本发明提供的方法能够克服已有基于灰度序划分的匹配方法面临的不稳定问题，具有更优的匹配性能。
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