道路标线图像分割方法研究

采用最佳阈值法、最大类间方差法、最小误差法分别对多幅典型的破损道路标线图像进行分割,通过分析对比确定用最小误差法分割道路标线图像效果较好.但是采用最小误差法分割道路标线存在无法正确分割出细节的缺陷,为改善图像的分割效果,进一步探讨并决定采用基于最小误差的动态阈值法对道路标线图像进行分割.通过对比全局阈值法和动态阈值法的优缺点,并结合两者的优点,提出了动态阈值结合全局阈值的方法分割道路标线图像,取得较好的效果.     

基于图像分割的复杂面积计算方法研究与实现

以图像分割为基础，采用自适应旋转投影分解法，用一组高斯函数来拟合图像的灰度直方图，计算出相邻高斯函数间的最优阈值，从而将待计算部分从图像中分割出来；采用数字图像分割方法，便于计算各种复杂形状的面积。试验证明，该方法适用于各类256色灰度图像，具有一定的实用价值。     

复杂背景下的多车牌定位技术研究

针对竖直边缘检测的车牌定位方法在多车牌定位中的梯度分割阈值的问题,提出一种改进的阈值选取方法。即先将图像进行区域划分,然后采用区间梯度均值和Otsu阈值的平均值作为新的阈值来分割区域图像。该方法对车牌污染、车牌远近不一致等情况具有良好的适应性。同时,针对从车牌候选区域中去除伪车牌的问题,提出了利用新的主连通域分析的方法和颜色、宽高比等特征来从候选区域中正确提取多个车牌的方法。该方法能够较好地去除复杂背景下的类似于车牌背景的颜色伪车牌,以及和车牌字符有着相似纹理特征的伪车牌。测试结果表明,该方法车牌定位率超过97.3%,去除伪车牌后的车牌定准率超过88.5%,同时在时间上能够较好地满足实时路况中准确定位出车牌的需求。     

视频车辆检测技术中的阈值分割算法研究

为了提高视频交通检测交通流参数提取的精度,研究了视频交通检测技术．中的阈值分割算法;文中使用分形维数法、双峰法、迭代法和大津法研究了获取图像的阈值分割方法使得车辆和背景分离。结果表明,分形维数法处理时间较长;迭代法编写程序较复杂,且运算时间长;由于双峰法对满足一定要求的图像处理效果较好,而试验证明双峰法不适用与车辆视频图像处理。大津法分割后得到的二值图像中仍然存在车辆内部存在黑色像素点的问题,但其效果图中车辆与背景的分离情况较好。所以课题中选取大津法作为视频车辆检测中闽值分割的最终处理算法。     

基于红外光源的驾驶员眼睛特征提取

驾驶员疲劳与精神分散是引发夜间行车交通安全事故的主要因素之一,驾驶员服睛位置的快速准确定位是利用视觉方法对驾驶员的夜间驾驶状态进行监测和预警的前提。文中利用Otsu阈值方法分割驾驶员人脸,根据分割后的二值化图像进行水平和垂直方向投影确定人脸位置,并在可靠定位人脸区域的基础上,建立了眼睛位置检测的感兴趣区域。采用Harris角点特征提取的方法在感兴趣区域内进行眼睛位置的快速有效定位。实验结果表明,该算法具有很好的可靠性和实时性,为后续夜间驾驶员状态研究奠定了良好基础。     

基于DSP的道路图像分割方法

在众多灰度阈值分割方法中,大津法运算最快,效果也比较理想。为满足车道线提取的实时性要求,选择大津法作为阈值分割的基础,但大津法一般适用于对灰度直方图为双峰的图像进行阈值分割,且对噪声信号十分敏感,对灰度直方图呈现三峰以上的图像会产生错误的分割。因此首先采用均值滤波的方法消除道路图像中的噪声,为降低DSP的运算量,只选取图像中的下半部分作为阈值分割对象,同时,为了尽量避免图像灰度直方图出现三峰或者三峰以上的灰度直方图,通过大量试验,白天时将阈值范围设定为100~200,在此灰度等级范围内,道路图像的灰度直方图基本为双峰状态,分割效果比较理想。     

基于优化最大类间方差法阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警

为了改善因传统边缘算子在车道线特征提取时鲁棒性差、传统霍夫变换弯道拟合能力较弱导致车道偏离预警率降低的问题，提出了一种基于优化最大类间方差法（OTSU算法）阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警方法。首先，使用遗传退火算法优化求解OTSU算法的最优阈值并调用整体嵌套边缘检测（HED）模型获取车道线边缘特征，将感兴趣区域转换成鸟瞰图形式；然后，使用滑动窗口法将车道线切分并逐个对窗口内的车道像素点进行二阶多项式拟合；最后，根据车辆与车道线的相对位置关系进行车道偏离预警以及弯道预警。试验结果表明，该方法的综合路况预警准确率为95.92%，检测速率可达34 ms/帧。     

城市道路交通量短时预测的GSVMR模型

在分析现有城市道路交通量短时预测方法缺陷的基础上,针对目前广泛采用的基于经验风险最小化的BP网络易于陷入局部最优解等缺点,结合遗传算法容易寻找全局最优解与支持向量机回归法具有结构风险最小化的特点,提出了将两种算法相结合的GSVMR预测模型,该模型同时具有结构风险最小和容易寻找最优解的双重特性,并对某城市四车道主干道路8：00,8：45的交通量进行了预测,结果表明用该模型进行城市道路交通量短时预测所得结果误差较小,依此验证了用GSVMR模型进行城市道路交通量短时预测的有效性。     

基于目标减背景法的路面三维裂缝识别方法

根据路面病害等特征提取与检测要求,针对路面三维裂缝的数据特点,结合数字图像处理技术,提出了一种基于目标减背景法的路面三维裂缝识别方法。该方法首先采用双相标准差和基于组合结构元素的级联形态学滤波算法相结合的滤波方法实现裂缝三维数据的预处理,然后根据三维裂缝数据转换成二维图像进行研究的优势,对三维裂缝数据归一化,并采用目标减背景法和Otsu局部阈值分割法实现路面裂缝的识别,对比试验结果与分析表明:该文算法检测效果比较好,对细小裂缝的识别有一定的优势。     

基于计算机视觉的驾驶员转向操作实时监测研究

为实时监控驾驶员操纵转向盘的状态，构建了基于机器视觉汽车转向盘实时监控系统，并运用阈值分割和边缘检测方法对转向盘图像中感兴趣区域进行了图像分割，提出了转向盘转角的计算公式。试验结果表明，感兴趣区域图像分割与转向盘转角监测方法有效。