基于自适应复杂场景的背景建模方法

因复杂场景下的背景动态变化大,大多数背景建模算法易引起误匹配而导致检测精度降低.为此,提出一种基于自适应复杂场景的背景建模方法,背景模型采集视频前5帧图像初始化模型,通过后续帧获取像素的分布特征并更新背景模型.算法提出自适应离散系数结合像素值检测像素动态变化幅度,获取复杂背景中的目标.实验通过对多组数据测试,验证了算法检测精度优于其他算法,有效改善复杂场景下动态背景对前景目标提取的影响,减少了由背景像素值大幅度变化产生的假前景,在复杂场景下检测目标有较强的适应性和鲁棒性.     

基于图像序列区域混沌特征的海面舰船目标检测算法

为了检测复杂海面背景中的舰船目标,提出了一种基于图像序列区域混沌特征的目标检测新算法,算法利用小数据量法计算图像序列区域的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,并利用混沌特征的变化差别检测淹没在混沌背景信号中的目标信号,最后对100帧图像进行了目标检测.计算结果表明:新算法检测率为100%,虚警率为5%,检测结果优于利用统计分析方法的结果.     

复杂背景下多目标图像分割方法研究

真实路况中的运动车辆图像进行图像分割时,图像中往往存在多个车辆车牌信息,且这些车牌信息具有尺度不一,位置随机等特点,加之光照及复杂背景的影响,如何兼顾多个车辆车牌的分割效果是车辆检测和跟踪领域亟待解决的问题.为了解决这类工程应用中的问题,需要在尺度空间下对多目标图像进行分析.因本文在前期多尺度分割模型的基础上引入视觉注意机制,利用不变性特征实现多目标的定位及最优分割尺度的选取.经大量实验测试结果表明,该算法较好地实现了图像中多个车牌图像的分割并且具有较好的分割效果.     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

基于机器视觉的路面破损检测系统研究

分析了系统的基本组成和总体结构,介绍了软件设计流程以及网络设计与训练过程.同时考虑到传统图像分割算法的局限性,设计了一种检测图像内任意区域实时检测算法.可以适应路面龟裂、横裂、纵裂、块裂等多种缺陷以及缺陷并存的复杂道路样本图像.     

基于水印序号的抗裁剪音频数字水印算法

提出一种基于水印序号的抗裁剪音频数字水印算法.该算法在音频信号中嵌入同步码、水印序号和二值水印图像,具有如下特点:利用同步技术,能有效对抗音频信号受到的随机裁剪攻击;水印序号的嵌入,能使检测到的水印信息自动定位在图像上.仿真实验表明,该算法在抵抗加性噪声和裁剪攻击等方面达到了较高的鲁棒性.     

基于序列图像运动分割的车辆边界轮廓提取算法

为了准确获得图像感兴趣区中运动车辆的形状特征,提出了一种新的车辆边界轮廓提取算法.利用连续3帧图像,对包含同一运动车辆的图像感兴趣区进行光流场分割,以获取目标运动区域,通过平移运动区域的左、右边界获得正确的车辆区域及其封闭边界轮廓,通过放大运动矢量计算公式的阈值来提高其运行效率.试验结果表明:该算法可从具有复杂自然场景的图像序列中检测出完整的运动车辆边界轮廓,检测正确率在95%以上.     

融合PHOG和MSLBP特征的铁路扣件检测算法

为了提高铁路扣件检测的识别率和鲁棒性,以及扣件图像PHOG特征的有效性,提出了简单有效的枕肩定位算法,该算法首先在提取PHOG特征前,根据枕肩、扣件和背景间的位置关系去除冗余背景信息;然后,模拟人眼视觉注意机制,设计MSLBP特征采样方式,提取扣件图像的宏观纹理特征;最后,采用分层次加权融合的方法联立两类特征,并采用SVM分类器进行扣件分类识别,提出一种基于计算机视觉和PHOG-MSLBP融合特征的缺陷识别算法.将该算法应用于实验,结果表明:与使用PHOG、MSLBP单一特征相比,基于PHOG-MSLBP融合特征检测算法的平均识别率分别提高了6.3%、4.5%,且鲁棒性更强,可满足扣件缺陷自动化检测的需要.     

基于Beamlet变换的路面裂缝图像匀光算法

为解决路面病害检测过程中在不同光照条件下裂缝识别可靠性的问题,Beamlet变换提供了一种多尺度分析算法．该算法采用递归二进法将图像分块,利用在所有像素尺度下的Beamlet线段逼近裂缝,将裂缝从图像背景中分离,并采用插值函数均匀光照背景．在图像裂缝提取过程中,对图像中裂缝的线性提取可以有效地滤除噪声,提高裂缝提取的准确性．较传统的图像处理算法,该算法在准确地检测路面裂缝,均匀光照背景的同时有效地抑制了噪声干扰,检测效果良好,且运算速度快．均匀的路面背景为路面裂缝图像的定性、定量分析奠定基础．     

基于自适应阈值的车辆边缘提取算法研究

实际道路视频图像背景复杂多变,给车辆边缘检测带来困难.提出用最大类间方差法求边缘检测算子的阈值,并给出具体迭代求解过程,得到的阈值能随图像背景的变化而变化,具有自适应性.实验结果表明了算法的可行性和有效性.     

受电弓滑板状态监测的图像目标提取

将数字图像处理技术应用于受电弓滑板状态监测,给出了受电弓无线图像监测系统的工作原理和组成结构,设计了图像目标的提取算法,将受电弓滑板图像的提取划分为粗提取和精提取2个步骤.该图像目标提取算法结合边缘提取、形态学图像处理、投影变换、聚类分析和Hough变换等方法,完成复杂目标图像的提取,并实现较高精度的定位.实验结果表明,所提出的算法对复杂背景、不均匀光照和噪声等影响因素不敏感,正确识别率能达到85%.     

一种基于数学形态学的灰度图象边缘检测方法

本文用数学形态学的理论，提出了一种新的灰度图像边缘检测算法。并通过选取合适的结构元素，在微机图象处理系统上，用软件的方法加以具体实现。结果表明：这种方法算法简单，运算速度快，效果好。     

一种基于直方图的车辆检测方法

获得车辆图像的准确定位是视频交通检测的关键，在分析传统车辆检测方法不足的基础上，提出的基于直方图的检测方法，能够提高图像分割的准确性，确保对车辆目标的顺利提取，具有一定的实际应用价值。     

基于数学形态变换的数字影象分析算法研究

数学形态学是研究数字影象形态结构特征的一门新兴理论，它在数字图象处理领域中有很强的应用。本文从数学形态学理论出发，研制了一套形态变换算法，并用于规则几何形状的数字影象分割和边缘检测，取得了令人满意的效果。     

一种基于小波域的盲数字水印算法

提出了一种基于小波系数分段的数字水印算法,该算法对常见的图像处理具有一定强度的鲁棒性,并且该算法实现了完全盲检测,水印提取时不需要原始的载体图像,也不需要水印的任何信息,并且提取水印的正确性高.     

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针对现有交通路口车辆排队长度检测系统处理速度低、无法适用于实际复杂路口环境的缺陷,设计了一种基于FPGA的实时车辆排队长度图像检测系统.通过形态学边缘处理检测车辆的存在,对检测出的车队轮廓进行水平投影并采用一种基于信息量的车辆度量方法从投影结果中提取了排队的队尾,同时在确定排队长度时通过对算法参数的自适应调整有效消除图像逆透视效果的干扰;整个图像处理过程完全利用FPGA硬件逻辑实现,采用五级并行流水设计保证图像采集、高斯滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和形态学腐蚀处理同步执行且同时完成,实现了对分辨率为720×576的图像25帧/s的处理速度.实验结果表明,系统性能良好,工作稳定,算法简单实用,具有较好的应用前景.     

一种基于形态学变换的车道检测方法

利用形态学图像处理技术，基于形态学变换的道路检测方法，能够应用形态学变换、Canny边缘检测与Hough变换检测出直线道路车行道的边缘线。试验表明该方法能够准确提取出目标区域轮廓。     

一种多阶段处理的红外小目标检测方法

提出了一种二阶段红外图像序列小目标检测方法.该方法由2个相序的处理阶段组成,即目标的预侦测阶段和目标的确认阶段.在处理的第一阶段,通过快速扫描输入图像,根据视觉特征的显著性抽取潜在的目标集合.这些潜在的目标在第二个处理阶段通过双均值滤波方法被进一步地识别,判断出真目标,剔除假目标.统计分析在理论上证实了这种算法结构的高效和合理性.实验结果表明该方法在运算速度上有显著的优势.