线结构光条纹中心线提取的图像处理方法研究
A r c G I S方法-利用到路面提取道路中心线的方法利用到路面提取道路中心线的方法在利用GIS制图时，需要经常跟数据打交道。很多初级的制图人员都存在一种惯性思路，以为数据精度越高，出图的效果就越好。这是错误的观点。假如现在需要制作1:1w的地图，但手头上却只有1:500的地形图，数据精度虽然很高，但却无法在小比例尺下显示出来。回到主题上，1:500的数据，大多数道路都是以面状显示。由于其精度高，有些数据甚至是不带线道路图层的，而在1w的地图下，道路以线状表达才是符合要求的。所以，这就需要涉及到地图制图的一个常规工作—地图缩编。本文主要介绍如何从到路面直接提取出道路中心线，从而辅助小比例尺地图的制作。 由于面状数据一般都是不规则的，所以很难从其提取中心线，一般的GIS软件也没提供直接提取的工具。ArcGIS里面虽然也有一些工具可以辅助一下处理，例如在制图工具箱里面有一个提取中心线的工具，但这个工具的作用是通过道路边线（双线）提取中心线。也有人说ArcGIS里面同样是提供面转线工具，先用工具转一道再提取不就行了吗？可是问题来了，面转线工具传出来的数据是封闭线，而不是道路边线，提取中心线工具依然是不可用，除非在每个路面图形打断两端的封闭，不然无法进行提取，恰好打断工作又是非常的巨大。因此，该方法还是不可用。 为了解决这个问题，那就是ArcScan扩展模块。提到ArcScan扩展，很多专业人员第一时间反应是这只是个栅格矢量化工具，跟当前讨论的中心线提取似乎没有任何关系。只要深入了解ArcScan扩展的具体细节，我们不难发现其自动矢量化里面可以提取面要素和中心线，利用这一特性，我们就可以曲线去完成该任务了。 先来说说总体思路：将路面（矢量面数据）转化为栅格数据，因为ArcScan只能对栅格数据进行处理，由于是从矢量转为栅格而非扫描，栅格质量一般会非常好；通过二值化栅格
?图像和信息处理? 结构光光条提取的混合图像处理方法33 周富强33,陈 强,张广军 (北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京100083) 摘要:将大模板高斯递归实现引入到结构光条纹中心提取中,提出了一种基于感兴趣区域(ROI)的结构光条纹 中心混合图像处理方法。结合图像的阈值化和膨胀算法,自动分割出结构光条所在区域作为光条提取的ROI, 利用高斯卷积递归实现获得ROI内光条纹各点的Hessian矩阵,并确定光条纹各点的法线方向,最后在法线方 向利用泰勒级数展开求得ROI内光条纹中心的亚像素图像坐标。实验表明,基于ROI的结构光条纹中心混合 图像处理方法具有精度高、鲁棒性好和自动化程度高等特点,所提出的算法大大地减少了结构光条纹提取的冗 余计算,实现了光条纹中心线的快速高精度提取。在保证光条提取的精度和鲁棒性前提下,所提出的算法将光 条提取速度提高了10多倍,为结构光视觉三维测量的实时应用奠定了基础。 关键词:结构光视觉;条纹;感兴趣区域;亚像素 中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:100520086(2008)1121534204 C omposite im age p rocessing for center extraction of stru ctu red light strip e ZHOU Fu2qiang33,CHEN Qiang,ZHANG G uang2jun (School of Instrument Science&Opto2electronics Engineering,Beihang University,Beijing100083,China) Abstract:Recursive implement algorithm of G aussian convolution with tremendous template size has been applied to the cen2 ter extrication of structured light stripe.A composite image processing method to detect the sub2pixel center of structured light stripe based on region2of2interest(ROI)is proposed.By combining image threshold with image dilation,ROIs of struc2 tured2light are automatically segmented in a measured image.The normal directions of light stripe in ROI is determ ined by Hessian matrix,which is obtained from recursive implement of G aussian convolution.The sub2pixel center of the light stripes can be found in normal directions with T aylor series expansion.Experiments show that the proposed method drastically re2 duces the redundancy computation and implements high2accurate center extrication of structured light stripe with high speed. K ey w ords:Structured2light vision;stripe ROI;sub pixels 1 引 言 结构光视觉三维测量具有非接触、动态响应快、系统柔性好等特点,广泛应用于产品快速设计和加工质量控制、逆向工程以及自动控制等诸多领域[1～4]。结构光视觉三维测量技术通过向被测对象投射相应模式的结构光,由摄像机拍摄变形光条图像,基于光学三角原理获取物体表面三维信息,已成为解决物体表面形貌测量、空间位置测量、三维运动信息获取等许多在线测量的最有效途径。 在结构光视觉测量系统中,结构光光条经过被测物体表面的深度变化而受到调制,反映到图像中则发生了畸变,其畸变的程度包含了激光器、CCD摄像机之间的相对位置信息以及被测物体表面的深度信息。要想获得这些信息,必须从包含光条的图像中获取光条中心的图像坐标。因此,在结构光视觉检测中,获取结构光光条中心的高精度图像坐标是结构光视觉传感器校准[5]及获得被测物体三维轮廓[6]的关键步骤。 常见的光条中心线提取方法有灰度阈值法、极值法、梯度阈值法等,这些方法实现简单,但精度不高。贺俊吉等[7]在光条截面上进行高斯或抛物线拟合,再通过求其极值点来得到光条纹中心的亚像素位置,该方法只适合于图像中法线方向变化不大的直线光条纹。图像中的光条可以理解为曲线结构或有一定宽度的线条。Steger[8]利用Hessian矩阵得到图像中的道路和血管等类似条纹的法线方向,然后求法线方向上的极值点得到条纹中心线的亚像素位置。Steger方法具有精度高,鲁棒性好等优点,广泛应用于航拍图像和医学图像的自动分割。Steger方法包含对整幅图像的至少5次大模板高斯卷积运算,因此计算量非常大,很难实现光条纹中心线的快速提取,难以满足实时性要求高的应用场合,如钢轨磨耗动态检测。 光电子?激光 第19卷第11期 2008年11月 Journal of Optoelectronics?Laser Vol.19No.11 Nov.2008 3 收稿日期:2007209220 修订日期:2007211223 3 基金项目:国家自然科学基金资助项目(50605002);教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET20520194);航空科学基金资助项目(05151062) 33E2m ail:zfq@https://www.doczj.com/doc/6e12513465.html,
收稿日期:2006-11-26;修订日期:2007-07-06 基金项目:新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET 20420948) 作者简介:高飞(1968-),男,山东昌乐人,副教授,博士,主要研究方向:智能信息处理、图像图形学; 高新波(1972-),男,山东莱芜人,教授,博士,主要研究方向:智能信息处理、图像工程、视频信号处理. 文章编号:1001-9081(2007)S1-0380-02 一种基于脊线跟踪的冠状动脉中心线提取方法 高 飞1 ,高新波 2 (1.深圳大学信息工程学院,广东深圳518060;2.西安电子科技大学电子工程学院,陕西西安710071)(nels on_gao2010@yahoo .com;nels ongao2010@g mail .com ) 摘 要:冠脉血管中心线的提取是血管造影图像定量分析中的关键步骤。基于脊线跟踪法,提出了一种血管中心线自动提取方法。通过交互式地指定一个起始点和一个终止点,该算法能够自动获取两点间的血管中心线。实验结果表明了该方法的鲁棒性和可重复性。 关键词:中心线提取;定量冠脉分析;脊线跟踪中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 0 引言 冠脉血管造影是临床诊断的重要手段。对冠脉血管进行 定量分析具有重要的实际意义。与传统定性诊断方法相比,它克服了医生判断的主观随意性,提供了更为客观准确的诊断依据。血管轮廓线和中心线的自动提取是血管定量分析的前提。在血管造影图像中,血管的提取可以采用基于区域或边缘的图像分割技术。文献[1]中指出血管的剖面灰度分布呈近似高斯型,因此利用二维高斯模板来提取血管,但该方法比较耗时。文献[2]中利用一维旋转高斯模板代替了二维高斯模板,降低了算法的复杂度。不过,从精确分析的角度看,在血管分析中准确提取血管边缘是更好的选择。在现有的许多血管轮廓提取算法中,血管中心线的检测是最为关键和困难的一步。最简单的方法是手工描绘[3],但该方法费时费力且可重复性差,所以逐渐为人机交互的半自动方法所取代。在这些交互式方法中,操作者只需指明待分析血管段的起始点和结束点,就可以自动获得两点间的中心线[4,6]。不过,现有的中心线提取算法大都基于动态规划方法的,搜索时间较长,难以满足临床上实时性的要求。因此急需研究实时性能好的血管中心线提取算法。 既然血管剖面呈近似高斯分布,那么可以将血管的中心线看作脊线。中心线提取问题就转化为脊线的检测。受文献[5]中指纹特征点提取的脊线跟踪法的启发,本文提出了一种基于脊线跟踪的血管中心线提取方法,在实际应用中也取得了比较好的效果。需要指出的是,这里所说的中心线并不是严格的血管的对称轴线,只要求它位于血管内部且与血管走向一致即可,文献[4]中对此有详细说明。 1 血管中心线提取算法 1.1 图像预处理 血管造影图像质量因拍摄条件的不同而参差不齐,一般都有较强的噪声干扰。既然本文方法主要依据的是血管的脊线特征,因此,首先需要降低噪声对脊线特征的破坏。这里采用二维高斯模板来平滑噪声,模板大小一般应大于所选血管段的最大直径。图1显示了滤波的效果:图1(a )是沿血管一个剖面(垂直中心线方向)的灰度分布曲线,可以看到它近似 的反高斯形状;图1(b )是相应位置的梯度强度;图1(c )(d )为对应的平滑处理结果,可以看到,虽然处理后目标与背景的对比度降低了,但目标灰度和梯度的真实结构得到了加强,这有利于后面准确的计算局部脊线方向 。 图1 预处理结果显示 1.2 中心线跟踪 跟踪过程可以分为两步:局部脊线方向计算和中心线上点的更新。局部脊线方向计算方法将在1.3节中详述,这里假设已经得到了这个方向。为了叙述方便,以下将正在处理的点称为当前点。如图2所示,P k -1是当前点,在P k -1处计算 得局部脊线方向为θk -1,由P k -1沿θk -1前进d 个像素到达P ′k ,通过点的更新操作更新到P k ,此时P k 成为当前点。重复以上过程直到停止条件满足。在P ′k 点的更新操作中利用了匹配滤波方法:在P ′k 点得到局部脊线的估计方向θ′k ,以P ′k 为中心,在θ′k +π 2 的方向上获得剖面灰度分布曲线g ′(i )(i =1,…,2l +1)。设f (k )(k =-m ,…,m )为一维高斯 滤波模板,长度为2m +1,满足 ∑k f (k ) =1。通过下式来得到 更新的灰度分布g (i )(i =1,…,2l +1): ∑m v =-m f (v ) g ′ (i +v ),i =m +1,…,2l -m g ′(i ), 其他 (1) 取g (i )的局部极小值点作为更新点P k (如图2所示)。其中,参数l 、m 、d 可以经验地选择,l 应至少大于最大血管直 第27卷2007年6月 计算机应用 Computer App licati ons Vol .27June 2007
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910261024.5 (22)申请日 2019.04.02 (71)申请人 南通大学 地址 226019 江苏省南通市啬园路9号 (72)发明人 赵佳皓 李凯凯 朱俊国 裴彬辉 黄奕晟 华亮 商亮亮 罗来武 吴劲松 卢聂诚 袁畅 于文渊 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06T 7/194(2017.01) G06T 7/66(2017.01) (54)发明名称一种提取焊缝中心线的方法(57)摘要本发明涉及一种提取焊缝中心线的方法，包括：获取焊缝的原始图像；对所述原始图像进行同态滤波，获得削弱光照影响的灰度图像；对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像；对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作；将处理后的二值图像进行连通域处理，提取最大连通域，得仅保留焊缝的二值图像；使用距离变换函数将二值图像变换为凸显出焊缝中心线的灰度图像；对处理得到的灰度图像进行局部阈值二值化处理，得到保留焊缝中心线的二值图像；对处理得到的保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线。本发明公开的提取焊缝中心线的方法提取准确度高，而且对焊接环境要求不高， 应用广泛。权利要求书1页 说明书4页 附图9页CN 110021017 A 2019.07.16 C N 110021017 A
权 利 要 求 书1/1页CN 110021017 A 1.一种提取焊缝中心线的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取焊缝的原始图像； S2.对所述原始图像进行同态滤波，获得削弱光照影响的灰度图像； S3.对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像； S4.对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作； S5.将处理后的二值图像进行连通域处理，提取最大连通域，得到仅保留焊缝的二值图像； S6.使用距离变换函数将步骤S5处理得到的二值图像变换为凸显出焊缝中心线的灰度图像； S7.对步骤S6处理得到的灰度图像进行局部阈值二值化处理，得到保留焊缝中心线的二值图像； S8.对步骤S7处理得到的保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线。 2.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法，其特征在于，对所述灰度图像进行局部阈值二值化处理得到二值图像，具体包括：对所述灰度图像中的每个像素点进行处理，得到二值图像；其中，二值图像中像素值为1的点属于前景区域，所述前景区域对应焊缝位置，二值图像中像素值为0的点属于背景区域。 3.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法，其特征在于，对局部阈值二值化处理后的二值图像进行形态学操作，具体为：通过开操作断开不同连通区域之间的弱小的连接，使噪声形成孤立的小区域，再通过设定面积阈值去除噪声，得到降噪图像；对所述降噪图像通过闭操作闭合图像缺损。 4.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法，其特征在于，步骤S6中所述距离变换函数为bwdist函数，所采用的公式为： b2＝bwdist(～b1) 上式中，b1对应二值化焊缝图像矩阵，b2对应变换得到的凸显出焊缝中心线的灰度图像矩阵。 5.根据权利要求1所述的提取焊缝中心线的方法，其特征在于，对保留焊缝中心线的二值图像进行形态学处理和连通域处理，提取焊缝中心线，具体包括：对保留焊缝中心线的二值化图像进行闭操作，得到消除内部孔洞的二值图像；对闭操作处理后的二值图像求最大连通域并保留最大连通域，得到略粗的二值化焊缝图像；对略粗的二值化焊缝图像进行细化操作得到所提取的焊缝中心线。 2
冠状动脉中心线提取 2018.12.5 1简介 1.1步骤和实现方式 本次任务是从冠状动脉增强图像提取血管中心线。步骤和实现方式大致如下： ?图像二值化：读入.mha格式CT图像，阈值处理； ?空洞填充 ?图像细化：类似腐蚀，取最大内切球心的集合 ?端点分叉点检测：考虑26邻域内像素个数，卷积实现 ?断裂分支重连：寻找连接点，条件判断，Dijkstra最小代价连接 ?构建中心线：在分叉点集基础上追踪，数组存储在Cell中 1.2运行说明 coronary_refine.m是主要的运行函数。其他函数和脚本：branchReconnect输入细化后的图像和权重（原始CT volume的像素值为可能性），其中调用了三维的Dijkstra函数；directConnect脚本很简短地实现在三维图像中两点连直线，但因为用了最短路径所以没有采用；其余函数都是由比较冗长的小功能封装成的。两张图片运行时间小于一分钟。 2实现方法 2.1阈值 为了不让阈值化后丢失的成分过多，对后续分支重连的步骤造成困难，这里选择了较小的阈值0.1*原图最大值(2^16)。这也导致最后结果中分支会显得比0.5的阈值下丰富很多，但算法能够原图(mha)保证最终中心线和真实血管走向的一致性。 2.2空洞填充 一开始使用的是imfill函数，通过查看源代码可见这个函数调用了imcomplement和imreconstruct对二值图像进行填充。imfill对三维图像的处理速度较慢，最终使用形态学库函数bwmorph3中的fill功能进行处理。
图1:Skeleton of a rectangle defined in terms of bi-tangent circles. 2.3图像细化 程序中调用了bwskel来实现。Thinning在文献中有两种最为常见的方法，一种被称为“Onion peeling”1，顾名思义用不断的腐蚀操作来一层一层地剥开血管，难点是设置一定的条件来保证原有拓扑结构。这个方法也是bwskel的参考文献中使用的方法。2还有一种细化方法也和腐蚀有些类似，基本思路是求连通域内部的内切圆心（三维为球心）集合，如图一。 2.4基于卷积的端点分叉点检测 虽然形态学库函数中同样有branch和endpoint的功能，但这两个功能的feature都导致它们并不适合直接使用。比如bwmorph3中branch会返回所有分叉点以及分叉点各自的相邻点。面对如此古怪的feature，不如构造简单的卷积核来求端点分叉点。 ?分叉点检测 首先考虑3*3*3全1的卷积核。在二值、细化图像非分叉部分，其响应应该为3。如果将响应大于3的视为分叉，其结果中会有很多处于真正的分叉点附近、实际却为原图空白部分的点被误判成分叉。原因就是分叉附近往往点较为密集，空白点的26邻域内也容易出现多个1，导致超出阈值。解决方法很简单，要让卷积能区分出原中心线上的点和空白格，只要在kernel的中心加大权重，这样空白格的响应和值为1的点差距会变得很大，从而被排除在外。代码如下（因为convolution包含padding，最终结果还需删除padding部分）： 1A Sequential3D Thinning Algorithm and Its Medical Applications 2Ta-Chih Lee,Rangasami L.Kashyap and Chong-Nam Chu Building skeleton models via3-D medial surface/axis thinning algorithms. Computer Vision,Graphics,and Image Processing,56(6):462-478,1994.
（1）这个问题不是以前已经解决了吗？ 我觉得目前有两个方法较好的解决。 第一个方法：面转线-如果线是封闭的用FME的DistanceSnipper函数可将线剪掉一小断-可以考虑对线适当的平滑（可选）-加密线上节点-用CollapseDualLinesToCenterline工具提取。 因为CollapseDualLinesToCenterline工具提取线中线时，算法是根据线上节点来提取的，加密节点后效果明显变好。 第二个方法：直接用FME的CenterLineReplacer函数生成面的中线。 见贴：https://www.doczj.com/doc/6e12513465.html,/ESRI/ ... p;extra=&page=1 （2） [已解决] 如何快速断开多条线？（提取中心线问题） 本帖最后由 mgfwhy 于 2009-10-12 11:27 编辑 见贴： https://www.doczj.com/doc/6e12513465.html,/ESRI/viewthread.php?tid=40029&highlight=%D6%D0%D0%C4%CF%DF 缘兄提到将线断开。可是如果有多条线的话，一一去断开也是一项非常的工程。 请问有快速将一层内线断开的方法吧？ 此外断开的位置对提取结果是否有影响？断开处开口的大小是否有影响？ （3）我得先确定机器里是否有FME （4）安装ArcGIS的时候，如果是完整安装会有Extension这项，装好之后，在安装目录下会有这几项 D:\Program Files\ArcGIS\Data Interoperability Extension\workbench.exe D:\Program Files\ArcGIS\Data Interoperability Extension\fme.exe D:\Program Files\ArcGIS\Data Interoperability Extension\fmeview.exe 第一个是FME的workbench，第三个是fmeview，你可以去找找看，双击打开试试。（可以修改一下盘符，然后把地址贴到开始\运行窗口下确定） 这里的fmeview是可以脱离ArcGIS环境打开的，workbench不行。 ArcGIS嵌入了FME的这两个模块来扩充数据处理能力，但是需要ArcGIS环境。这时候不需要额外安装FME即可在Arctoolbox里新建spatial etl tool（根据向导一步步打开之后是FME Workbench） 另外，Arctoolbox下的data interoperability tools，类似于FME universal translator，支持多种格式的地理数据
元素的提取：分类说明 1，奇妙的朋友 还记得小时候的《爱丽丝梦游仙境》，那些童年梦境中关于童话的幻想，那些坠入凡间的天使、迷雾重重的森林、美好亦或是黑暗。这一切，我们就算在脑海中畅想千万遍也无法在现实中呈现吧。可是，同样在乌克兰摄影师 Anita Anti 的脑海里深藏许久的超现实场景，她却最终用精心制作的服装,超凡脱俗的造型完美呈现了。这就是我们今天分享的超现实童话系列作品。 虽然它只是一幅摄影作品，似乎和我们的设计是没有关联，可事实不是这样的，设计和艺术是相同的。好的设计可以称作为艺术品，同样好的艺术品也可以称作为优秀的设计，下面为大家展示一下下面这几幅作品。 说实话看到上面一幅图片，你是什么感觉？是不是一阵肉麻的感觉，可是你仔细研究一下，那个美丽的女人身上的小点点是什么呢？那是刺，玫瑰是带刺的，这个女人好像就是这些玫瑰的化身，身上长满了刺，却美得不可方物。
这种奇妙的感觉是不是可以融入到我们的设计当中，把一些人们通常认为不可能变为有可能，这就是设计的奇妙。就如同这幅画一样你觉得看着好恶心，可就是忍不住多看她几眼，因为你已经被他吸引了，设计要的就是这种吸引，你有本事把人们的眼球，吸引到你的作品上来，你就赢了。 灵感不是说非要从什么优秀的设计上提取，当然我不是说那样不可以，但是我觉得想要快速的获得灵感，就应该多看一点奇妙的东西，无论他是图片还是实物，其实都可以。 2，女人的世界
都说女生爱漂亮衣服，爱华贵的首饰，爱漫无边际的幻想，谁说不是呢，女生天生就是爱漂亮衣服，爱精美的饰品。可是女人们为什么爱呢？这些东西没有足够的吸引力，女人们又怎会爱呢？请看下图。 这两张图片代表了两种不同的风格，一个浪漫多彩，一个青春活力。一句话形容就是都很带劲啊。我相信绝大多数的女生都会喜欢这二者。有些不错的的设计它的灵感它都是从一些简单的元素，比如说一个简单的符号，一些简单的色彩。从这些方面，他们就可以提取他们想要的灵感。不可否认，这也是取得灵感的方法，但是灵感的来源太多了，从哪里都可以获得灵感，所以我觉得这些漂亮的图片能找到灵感也是可以的，不能因为觉得稀奇就否认它这种形式的存在。 在本学期的ktv设计上，我曾想过走新中式的风格，可是我的这种形式的新中式，在大家常规的意识中好像从没有过，你们可能举得天马行空，但我举得这也是一个不错的主意。想必大家都听说过丝绸之路吧，我想把这次的设计就和丝绸之路紧紧的联系在一起，展示时间轮回中，进化的丝绸之路，暂且给取名为——戏说丝绸之路。
似乎大家对国风LOGO还是比较偏爱，也可能是比较易于上手的原因，但还是希望大家能更多尝试不一样的风格，尽力走出舒适区。这一篇我们聊聊上次没有细讲的部分，偏具象的传统元素到底该如何借鉴? 传统元素应用在设计LOGO时是不是只能照搬?很难做出稍具创意的?或者是不能做出现代的风格感觉?其实不然，传统元素借鉴得当的话。表现形式和气质都有非常大的可变弹性。不知道大家还记得再上一篇提及的传统元素的例子吗，如果说你想看到更多的传统元素的灵感来源直接搜“传统元素”就能看到更多。 直接提取法 直接提取法，顾名思义。直接提取传统元素中可以借鉴和应用的部分来设计LOGO即可。其中有可以完全直接照搬的，也有需要提取部分再设计的。 传统元素中图形化程度本身已经非常强的元素在合适的时候是可以直接描摹调整为logo的。显然这是难度最低的方式，你只需要找到合适的参考，照猫画虎即可。最常见的是提取古代字画中的元素形象，剪纸窗花艺术等本身图形化程度就已经非常高的元素。这类元素在合适的场景可以直接调整应用为LOGO。但是需要注意的是，如果是直接照搬的传统元素，一定是只能借鉴历史比较悠久的元素，避免版权问题。 特征叠加法
特征叠加法也是不难理解的，其实就是提取两到三个不同的传统元素通过合理的方式做加法。无论是外形的加法或者是内外的加法，只要满足整体性和美观度就基本能是一个及格的方案。 抽象型的元素结合难点在于一方面你需要提炼出元素，另一方面你也需要兼顾到元素之间的关系，才能使之成为一个整体。 场景组合法 场景组合法与上面的方法其实有所共通，都是通过不同元素的组合。但是不同点在于。场景组合法，是让元素成为一个场景，而叠加法则是让不同的元素成为一个整体。 少元素场景，也就是通过比较少的元素组合成一个小场景LOGO。这类LOGO需要注意，因为元素少，所以元素之间的关系需要具有整体性，不能显得空、散。而且元素也需要更加精致。多元素场景与少元素场景几乎一样，只是元素的多少不同而已。当元素比较多的时候，需要注意元素之间的主次关系以及整体性关系。 抽象重构法 好了。终于到了最难的部分，将无论是图片或者是图形的传统元素提取后，抓住其中关键的特征点，进行抽象重构，几乎已经跳出了传统元素再设计，但根源依旧是传统元素。当你使用这种方法时，就可以不受风格的局限了，即便是传统元素也能有新的甚至是现代的气质。
10.16638/https://www.doczj.com/doc/6e12513465.html,ki.1671-7988.2019.01.015 基于单目视觉的车道边缘检测及中心线提取 算法研究 孙悦 （长安大学汽车学院，陕西西安710064） 摘要：车道线检测是无人车环境感知模块的重要组成部分。为实现对智能小车循迹过程中的精准控制，文章提出了一种新的车道中心线的提取算法。首先对图像进行处理，根据光照条件不同进行分类，之后用霍夫变换特征提取方法来检测车道线；根据图像中车道线的几何关系以非拟合的方式得到正确的车道中心线。所提出的方法在规定地图中可以完成完整的车道保持，尤其在弯道中保持良好。实践证明，该智能小车的车道中心线提取准确、稳定、计算速度快。 关键词：图像处理；智能小车；霍夫变换；车道中心线 中图分类号：U461.4 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)01-47-03 The overall design of medium-sized trucks based on Python Sun Yue ( Chang'an University, Shanxi Xi'an 710064 ) Abstract:Lane line detection is an important part of the unmanned vehicle environment awareness module. In order to achieve precise control of the tracking process, this paper proposes a new lane center line extraction algorithm. Firstly, the image is processed, classified according to different lighting conditions, and then the Hough transform feature extraction method is used to detect the lane line; the correct lane center line is obtained in a non-fitting manner according to the geome -tric relationship of the lane lines in the image. The proposed method can complete a complete lane keeping in a prescribed map, especially in a corner. Practice has proved that the lane center line of the smart car is accurate, stable and fast. Keywords: Image Processing; Smart car; Hough transform; Lane centerline CLC NO.: U461.4 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)01-47-03 前言 近些年，随着雷达、摄像头、传感器的升级换代，各种智能驾驶辅助技术成了汽车行业前瞻研究的热点课题：自动跟车、车道保持、自动泊车等，但智能驾驶算法实车验证成本大，硬件设备复杂，企业前瞻研究和高校科研都基于单片机或树莓派的智能小车进行方法验证。 车道中心线的位置主要用于估计车辆位置，作为车道保持算法的输入。目前，国内外研究人员提出了多种基于摄像头的车道线识别和车道中心线提取方法。曹旭光[1]在非结构化道路识别中，用估计中值截距法和最小二乘法进行车道线拟合；Marc Revilloud[2]等通过对车道线进行标记来改善车道的检测和估算算法，在置信度图中使用车道估计的轮廓得到车道标记的面积；Yue Wang[3]等提出基于B-Snake的车道检测和跟踪算法，能够描述更宽范围的车道结构。但当车道线 作者简介：孙悦（1995-），女，硕士研究生，就读于长安大学汽车 学院。 47
A r c G I S方法利用到路面提取道路中心线的方 法 集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-
A r c G I S方法-利用到路面提取道路中心线的方法利用到路面提取道路中心线的方法在利用GIS制图时，需要经常跟数据打交道。很多初级的制图人员都存在一种惯性思路，以为数据精度越高，出图的效果就越好。这是错误的观点。假如现在需要制作1:1w的地图，但手头上却只有1:500的地形图，数据精度虽然很高，但却无法在小比例尺下显示出来。回到主题上，1:500的数据，大多数道路都是以面状显示。由于其精度高，有些数据甚至是不带线道路图层的，而在1w的地图下，道路以线状表达才是符合要求的。所以，这就需要涉及到地图制图的一个常规工作—地图缩编。 本文主要介绍如何从到路面直接提取出道路中心线，从而辅助小比例尺地图的制作。 由于面状数据一般都是不规则的，所以很难从其提取中心线，一般的GIS 软件也没提供直接提取的工具。ArcGIS里面虽然也有一些工具可以辅助一下处理，例如在制图工具箱里面有一个提取中心线的工具，但这个工具的作用是通过道路边线（双线）提取中心线。也有人说ArcGIS里面同样是提供面转线工具，先用工具转一道再提取不就行了吗？可是问题来了，面转线工具传出来的数据是封闭线，而不是道路边线，提取中心线工具依然是不可用，除非在每个路面图形打断两端的封闭，不然无法进行提取，恰好打断工作又是非常的巨大。因此，该方法还是不可用。 为了解决这个问题，那就是ArcScan扩展模块。提到ArcScan扩展，很多专业人员第一时间反应是这只是个栅格矢量化工具，跟当前讨论的中
摘要 钪是一种稀土元素，在被发现后的相当长一段时间里，由于难于制得，钪的用途一直没有表现出来。随着对稀土元素分离方法的日益改进，如今用于提纯钪的化合物，已经有了相当成熟的工艺流程。获得了纯净的钪的化合物之后，将其转化为ScCl3，与KCl、LiCl共熔，用熔融的锌作为阴极进行电解，使钪就会在锌极上析出，然后将锌蒸去可以得到金属钪。这是一种轻质的银白色金属，化学性质也非常活泼，可以和热水反应生成氢气。本文综述了钪的分布情况以及钪的生产辅助原料、提取制备工艺。并对其进行了展望。 关键词：钪，提取，工艺技术，设备
前言 金属钪(Sc)是稀土金属类的重要产品之一。这是由于金属钪的物化性质与稀土金属很相似，所以科学家将其划归入稀土金属族内。但是，因为钪的独立矿物极少，主要分散于其它矿物中(如铝、铀、钛、钨、稀土、锡、钽和煤等矿物)，且含量低，故科学家也称它为“稀散金属”，是典型的稀散元素。钪是由瑞典化学家尼尔森于1879年发现的。它属于元素周期表中第三副族，熔点1539℃，沸点2730℃，密度2.99 g/cm3，吸收中子截面积24靶。它的化学活泼性较强，在一定 外界条件作用下,可与氧生成氧化钪(Sc 20 3 )，又能与氢(H )、氟(F)、碘(I)及酸 碱等分别生成ScH 3、ScF 3 、ScI 3 、Sc 3 (S0 4 ) 2 、Sc(OH) 3 及ScCl 3 等产物。这些的 钪的化合物在应用中很有现实意义和较好的经济价值。近年来，钪及其化合物都不断引起人们的高度重视及关注，并加强研制和开发利用。钪主要分散于许多矿物中，含量少，矿物复杂，要分离提取及制取金属钪的工艺技术较难；又因制取金属量不多，价格昂贵，致开发利用进展缓慢，比其它金属应用较晚。但由于钪具有独有的特性，近20年来其在新型电光源材料、激光材料、合金添加剂和金属改性剂等方面获得了较好的应用。这些含钪的材料已在航天、核能、冶金，器件和军工新应用等方面发展较快，钪用量增大，前景看好。国外最早研制、生产、应用和销售金属钪是前苏联。它是开发利用金属钪的世界主力，于20世纪60年代开始研制Sc。目前俄罗斯继承了前苏联的传统，继续开拓金属钪，其产量大，质量好，销售量居世界之冠。
元素提取，是logo设计工作的一个资料与逻辑梳理过程，希望能对你有用哦。 一、关于LOGO设计元素提取的相关常识内容 企业相关元素提炼工作做的好不好直接影响logo设计的结果，这是做LOGO一直要遵循的定律。 你做菜不好吃，也许只有1%的可能是你买了不好的食材，但这1%的可能，足以毁了你整顿晚餐。而由于企业相关元素种类繁杂且互相交织，没有几万字说不清楚，所以今天只写关于logo设计的元素提取的常识，而“企业名称中的文字信息提取”、“企业名称中的名词元素提取”、“企业名称中的文化元素提取”等等，留在下几期。 [ 1/什么是LOGO设计的元素提取] 不管你是否了解logo设计元素提取是什么，不管你是不是一个logo设计新手，你做出了一个logo就一定会用到元素提取，就像你做菜一样，你总不能用马勺炒锅铲、用砂锅焖大碗?是的，你肯定不会，做饭离不开食材，做衣服离不开布料，做汽车离不开钢铁塑料玻璃等各种材料，针对于最后完成的成品，你加工过程中用到的所有原材料和配件等等就是元素了。 logo设计元素提取简单说就是为logo设计收集与企业相关的logo创作可用元素，以便在logo创作的时候可以丰富你logo的视觉表现力，这里有几个关键词，第一收集，第二与企业相关，第三创作可用，第四丰富你的视觉表现力，那这四条都是什么意思呢? [ 1-1/收集] 收集的意思就是寻找，并且要拿回来，并且放在一起，你只去找，而不拿回来那不叫收集，那叫浏览，所以收集元素，就是要去把你认为与企业相关的元素找到，并把图片拷贝到你的一个文件里，按元素的类别摆放整齐，这个非常重要哦。例如做一个“左右星光”的儿童模特培训机构logo，我的女儿就是小童模，下面放一个她在央视走秀的GIF视频，大家可以体验下儿童走秀的风采。针对这个项目就做了比较完善的素材收集整理工作，如下： A/品牌名称中的直接元素： A-1 中文：左右、左 A-2 英文：LEFT RIGHT、Left Right、LR、lr[注1]
浅谈传统主题创意图形元素的设计方法 随着时代的发展，新时代的青年们，可以接受新鲜的事物。他们在生活上与物质追求上，都已经有了自己的想法和习惯。而图形创意的本身消费者就是集中在20-30岁的青年艺术爱好者。 在设计的初期，我想的是如何能赋予我的作品一个主题，一个可以和大学生产生共鸣的主题。最后在与指导老师的沟通下，我决定以大学四年了为中心结构，大一到大四这四个阶段，每年都有不同的收获和体验。最初大一的离开家乡，独自进入陌生的环境。懵懵懂懂的接受新鲜的事物，以及不同于原先生活方式的各种冲击，进而不断地成长和进步。在不知不觉中已经成为了一名大二的学长，大二的我开始放任自己，激情的享受时间自由支配的权利。大三的我比以前有年龄上成长了许多，但是由于时间的消磨和自由放纵的堕落，浑浑噩噩的我又进入了迷茫的阶段。很快就到了大学的最后一年，才意识到时间不多了。然而四年的我们并没有将知识完整的填充自己，更多的是浪费时间。就像大梦初醒一般，开始疯狂的填充自己，身边的同学都有了自己的奋斗方向，来自身体最初的力量又被唤醒，重新的燃起了自己的斗志。树立起自己的奋斗目标，并为之努力。 这就是我的设计关键词：分离、新鲜、激情、自由、爱情、迷茫、伤感、斗志。 1 设计风格确定及纹样、材料、规格、结构及色彩的设计 1.1 创意图形的传统风格确定 在构图上，画面采用利用堆叠方式构成空间关系。几何图形在我国的表现方式有很多种，它的的拼接方式多样化，比如对称和延续以及重复。在形状上多以，圆形和方形为结构，在结构的内部用不同的元素重复旋转。因为每天时间都在流失，节气每年都在轮回，用一个传统的符号元素代表一个点，点慢慢的重复形成线，线不断地旋转形成面。 1.2 创意图形的传统纹样设计 在传统纹样上，更多的选自古典的建筑纹样、民间的剪纸艺术、手工纺织艺术、青花陶瓷纹样等。每一种形式都有自己的独特艺术风格，都是劳动人民按照自己本身的生活元素为基础提取而来。在典型的纹样上，青铜器、彩陶纹、瓦当纹案、汉画砖、图方胜盘长、其他纹样。再此为基础提取自己觉得可以用的元素，再加以设计和创新。 1.3 创意图形的材料色彩设计 在颜色选取上，因为元素本身就有自己本身的颜色，所以八个图形的背景颜色就选取与本身元素所含的颜色。但必须都是鲜艳的颜色，也就是纯色。因为在从图形排版、装裱方式上要打破传统，利用堆叠方式构成空间关系，与观众更近距离接触。所以红黄蓝此三原色为主要背景颜色。 1.4 创意图形的规格与结构设计