Three-view matching algorithm for multipolyhedron reconstruction using genetic algorithm

AbstractIn this paper, a novel stereo matching algorithm based on genetic algorithm (GA) is proposed to find the correspondences among multipolyhedron objects in a three-view system. Optimal camera configuration in the approach is used to reduce the feature searching area on the image plane, and GA is then used to refine the matching results. Due to optimal camera configuration, we can achieve a smaller searching area, less ambiguity, and a faster matching process. The features on the second image near the intersection of the two epipolar lines derived from the first and the third images considered as possible triplets are refined using GA. The fitness function for every corresponding triplet is assigned according to the corresponding distance between the feature location and the intersection of two epipolar lines. The consistent connection relationship is then enforced in the evolution process to resolve the ambiguous correspondence triplets. Experimental results show that the 3-D multiple polyhedra in a complex scene can be successfully reconstructed in a three-view system

Real Time Object Pose Estimation by Two-Step Crossing Line Fitting

Abstract: Real-time industrial vision system for object detection and pose estimation is a promising area yet posing a challenge for high processing efficiency. This paper presents a fast object detection and pose estimation method which captures the specific but common visual pattern as contained in many objects -the two-line cross. A two-step grid based scheme is designed, being able to fast detect the crossing line on the objects and thus identifying the object location and pose. Superior efficiency -4 milliseconds per frame on a laptop with 2.53 HZ is reported for real image data, without any parallelization or hardware acceleration. Our method outperforms the state-of-the-art line detection method significantly, and has been applied in embedded inspection platform for pipeline object pose estimation

Segmentação, seguimento e avaliação automática de bactérias em imagens de microscópio

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia BiomédicaAo longo de várias décadas, os diversos trabalhos realizados no campo da microscopia caracterizaram-se por um vasto conjunto de procedimentos de análise em imagens microscópicas. A quantificação celular das imagens em estudo é normalmente um procedimento lento, podendo apresentar uma percentagem de erro significativa, devido essencialmente à elevada quantidade de observações a serem efetuadas. Neste sentido, o desenvolvimento de algoritmos de processamento de imagem e de sistemas de reconhecimento, permite a criação de processos de quantificação automática de muitas das imagens microscópicas em estudo. A dissertação de mestrado aqui apresentada descreve e avalia o desenvolvimento de um algoritmo que tem como objetivo efetuar a segmentação e avaliação de um conjunto de imagens microscópicas. O protótipo projetado constitui um sistema de contabilização automática do número de bactérias E.coli visualizado em cada uma das imagens consideradas. As imagens foram disponibilizadas pelo Laboratory of Biosystem Dynamics da Tampere University of Technology tendo sido adquiridas através de microscópios confocais. O algoritmo desenvolvido pode dividir-se em três passos distintos. Inicialmente é aplicado um pré-processamento sobre as imagens em estudo constituído por um conjunto de transformações que retiram alguma da informação desnecessária da imagem e ao mesmo tempo melhoram os contornos dos segmentos constituintes. Seguidamente é implementado um processo de Template matching, que efetua a detecção da localização de cada uma das bactérias. Neste passo, as bactérias são povoadas individualmente por um conjunto de marcas que são posteriormente utilizadas no terceiro e último passo. Neste último passo é aplicada uma técnica de segmentação baseada no método Watershed, um dos mais estudados métodos de segmentação, inseridos na área do processamento de imagem. O protótipo foi testado nas imagens disponibilizadas, tendo obtido um grau de eficiência bastante satisfatório. De forma a avaliar a versatilidade do software desenvolvido, este foi também aplicado a imagens fornecidas por um dos mais eficientes softwares existentes no mercado e os seus resultados comparados

Implementation of a real time Hough transform using FPGA technology

This thesis is concerned with the modelling, design and implementation of efficient architectures for performing the Hough Transform (HT) on mega-pixel resolution real-time images using Field Programmable Gate Array (FPGA) technology. Although the HT has been around for many years and a number of algorithms have been developed it still remains a significant bottleneck in many image processing applications. Even though, the basic idea of the HT is to locate curves in an image that can be parameterized: e.g. straight lines, polynomials or circles, in a suitable parameter space, the research presented in this thesis will focus only on location of straight lines on binary images. The HT algorithm uses an accumulator array (accumulator bins) to detect the existence of a straight line on an image. As the image needs to be binarized, a novel generic synchronization circuit for windowing operations was designed to perform edge detection. An edge detection method of special interest, the canny method, is used and the design and implementation of it in hardware is achieved in this thesis. As each image pixel can be implemented independently, parallel processing can be performed. However, the main disadvantage of the HT is the large storage and computational requirements. This thesis presents new and state-of-the-art hardware implementations for the minimization of the computational cost, using the Hybrid-Logarithmic Number System (Hybrid-LNS) for calculating the HT for fixed bit-width architectures. It is shown that using the Hybrid-LNS the computational cost is minimized, while the precision of the HT algorithm is maintained. Advances in FPGA technology now make it possible to implement functions as the HT in reconfigurable fabrics. Methods for storing large arrays on FPGA’s are presented, where data from a 1024 x 1024 pixel camera at a rate of up to 25 frames per second are processed