成像偏振在车道线检测与识别中的应用

复杂环境下的车道检测是目前智能车和辅助安全驾驶研究的难点和热点. 针对外部复杂的道路环境,将光学偏振理论引入传统的车道检测技术,提出了一种基于成像偏振的车道线检测方法. 通过对车道线图像基本特征的分析,首先采集3个角度的特殊环境道路偏振图像,获得偏振度图像;然后对偏振度图像作二值化和图像感兴趣区域的划分;再根据车道线边缘的直线特性,进行道路图像的边缘检测从而可以获得车道边缘;最后通过Hough变换原理提出了改进的Hough算法,并得以实现检测出车道标线,计算出汽车行驶偏角. 通过仿真和实验验证表明,该方法能够准确地检测和识别出复杂环境下的车道线,车道线的检测偏角与实际偏角之间的误差小于0.3°.      

基于混沌遗传算法的基元提取

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法．与传统基元提取方法相比，该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理，而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向，直接在灰度图像上提取基元．同时，该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题．仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性．     

气缸套内表面磨损的图像处理检测方法研究

对柴油机内表面磨损的特征和机理进行了研究，对图像边缘提取的经典算法（梯度算子和拉普拉斯算子等）和小波变换算法进行了分析与比较，提出了用图像处理的方法实现气缸套内表面磨损检测的途径．     

New Iris Localization Method Based on Chaos Genetic Algorithm

This paper present a new method based on Chaos Genetic Algorithm (CGA) to localize the human iris in a given image. First, the iris image is preprocessed to estimate the range of the iris localization, and then CGA is used to extract the boundary of the iris. Simulation results show that the proposed algorithms is efficient and robust, and can achieve sub pixel precision. Because Genetic Algorithms (GAs) can search in a large space, the algorithm does not need accurate estimation of iris center for subsequent localization, and hence can lower the requirement for original iris image processing. On this point, the present localization algirithm is superior to Daugman‘s algorithm.     

基于Canny算子边缘检测的车牌图像增强方法

提出一种基于Canny算子的车牌边缘检测技术,该技术优点是适用于不同场合并且它的参数允许调整以便于识别不同的边缘特性,尤其适合车牌数字这样具有封闭特性的图像;其缺点是在实时图像处理时速度比较慢。     

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。     

基于三次B样条小波的图像边缘检测技术研究

图像的边缘信息在图像的各种变换和处理中至关重要，边缘检测是为了获取更多的图像细节信息。根据边缘信息的多尺度杼陛和小波变换的性质，研究了基于B样条小波的图像边缘检测方法。采用三次B样条小波设计的平滑滤波窗算子，实现相对简单、效率较高。测试表明，该算子与其他边缘检测算子具有相似的视觉处理效果。     

基于云模型的模糊边缘检测

基于云模型和模糊集理论。提出了一种新的边缘检测方法．该方法根据图像灰度。借助区域生长算法产生对象云；通过云运算生成边界云并构建模糊隶属带。进而在条件概率和模糊划分熵的基础上。根据最大模糊熵原则确定最优阈值，对图像模糊边界进行提取．试验结果表明。该算法能保留大量低灰度信息。可以获得较好的枪涮特栗．     

Eye and Iris Detection Using Projection and Radial Symmetry Transform

This paper presents an eye and iris detection algorithm for human facial images. The authors combine three features of the eye to develop the algorithm: 1) the pixels surrounding the eyes are more variable than other parts of the face; 2) eye pixels are darker than their neighbors; 3) eyes often exhibit radial symmetric properties. Through the first feature, two rough regions of both eyes are detected on the face. Eye masks are then formed based on the second feature, and a fast radial symmetry transform is applied to the two rough regions of both eyes. Finally, accurate iris centers are located by searching the maximum value of the radial symmetry transform results. Using 450 human facial images from the Caltech face database, experiments show that the success rate of the proposed method is 91.7%. The effectiveness of the method was also verified through detection of video frames.     

心肌肥大病理图像的计算机分析方法

为提高心肌肥大病理图像量化评估的效率,提出了基于Hough变换的计算机分析方法.首先对心肌纵切切片图像进行Hough变换,检测出心肌纤维走向.然后采集与心肌纤维走向相垂直方向上的灰度分布信息,用迭代阈值法分割出肌纤维区域与肌纤维间隙区域,测量肌纤维直径.t检验分析表明,用该方法得到的心肌纤维数目和平均尺寸与人工测量结果一致(P>0.05).     

Application of image morphology in detecting and extracting the initial welding position

A method of image morphology in detecting and extracting the initial welding position during the autonomous welding process is described. During the process, firstly visual sensing technology is used to capture the straight seam image, and secondly the image edges are detected by morphological corrosion edge detection algorithm, with which can retain the critical information while filter other interferences effectively at the same time. Then morphological processing algorithm is used to conduct the direction of filter by selecting the multidirectional linear structuring elements and finally get the initial weld position point coordinates with the Hough transform. The algorithm is simple, rapid, self-adaptability with high accuracy for interferences except long lines so as to accomplish the entire process of detecting the initial welding position. It can meet the practical demands of automatic guidance for robotic welding.     

视频交通图像自适应阈值边缘检测

应用小波变换对视频交通图像进行边缘检测，研究了边缘评价指标、尺度对性能指标的影响及自适应阈值边缘检测，并与经典的边缘检测Sobel算子进行了对比。提出用大尺度滤波器去抑制原图像的噪声，可靠地识别噪声；而用小尺度滤波器为图像边缘精确定位，并构造出紧支二次B样条小波。结果表明，二次B样条小波边缘检测方法具有计算量小，抗噪能力和适应能力强，且有改进余地等优点，仿真效果也明显好于经典的Sobel算子。     

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.     

道路场景中交通标志的检测方法

为在车辆视觉导航中能快速识别道路场景中的交通标志,通过提取标志的特征颜色与识别标志的特征形状来实现交通标志的检测。将道路场景RGB空间图像转换为HSI空间,利用色调与饱和度融合的办法来提取道路场景中标志的特征颜色区域,二值化后排除噪声并通过投影法得到正确的标志区域,实现交通标志的定位。以红色禁令圆形交通标志为例,提出一种改进的Hough变换方法来识别标志域内的几何特征——圆形标记。通过对不同条件下20幅含禁令标志的道路场景图像的检测试验,发现本方法对交通标志颜色提取定位与几何特征图形识别的正确率都达到100%,且平均检测时间为245ms。分析结果表明:该方法能够快速、准确地确定标志区域,同时对禁令标志几何图形识别具有较强的实时性和鲁棒性。     

Hough变换在汽车纵梁漏孔检测中的应用

结合纵梁漏孔检测的具体情况对随机Hough变换加以改进和应用,实现对纵梁图像圆的检测,并减少了随机Hough变换中存在的无效积累问题。     

基于图像的铁路货车车号定位与识别

针对铁路货车车号特征,提出一种基于图像处理的车号定位与识别方法.该方法首先对车号区域图像进行预处理并粗定位出车号区域,然后采用改进的Soble算子边缘检测技术与投影法和铁路货车车号先验知识相结合对车号区域进行精确定位,最后通过对字符进行分割和归一化处理,在粗网格特征提取字符特征的基础上采用模板匹配法快速实现了车号识别.实验结果表明,该方法对铁路货车各种车型车号区域定位和识别具有较高的准确率.     

基于汽车底部阴影特征的快速车牌定位算法研究与仿真

提出了一种结合车底部阴影的梯度特征寻找并确定可能存在车牌区域,然后利用车牌先验知识排除不含车牌的错误区域,再根据我国车牌类型特征与比例特征初步分割出小范围车牌区域,并利用Soble算子进行边缘检测,最后结合数学形态学进行快速精确定位。实验结果表明,该方法能够快速,实时有效的检测出车牌所在位置。     

LANE MARKING DETECTION IN CLUTTERED ENVIRONMENT

Achallengingtaskoffutureintelligentvehiclesisroadfollowing .Itincludeslanedetection (whichmainlystudiesthelocalizationoftheroad ,thede terminationoftherelativepositionbetweenvehicleandroad ,andtheanalysisofthevehicle’sheadingdirection) ,andobstacledetection (whichmainlystudieslocalizationofpossibleobstaclesonthevehi cle’spath) .Lanedetectionistheproblemoflocat inglaneboundarieswithoutpriorknowledgeoftheroadgeometry .Moregenerally ,however,lanede tectionhasbeenreducedtothelocalizationofspecif…     

基于改进Canny算法的道路标线自动识别及定位

在自动化道路病害检测过程中,检测车的横向偏移会导致路面病害横向定位的误差,通过边缘检测算法对标线进行自动识别及定位,可消除病害横向定位的误差. 但传统Canny边缘检测算法存在对标线边缘识别不全,噪声、伪边缘较多的问题. 因此本文对Canny算法进行改进:采用维纳滤波替代高斯滤波以滤除噪声;利用OTSU法自适应地选取图像阈值;提出划定准偏区域以滤除路面干扰并提高边缘完整识别率. 研究结果表明:与其他边缘检测算法相比,该算法检测出的边缘像素总数分布在900～2 000,与标准值1 352较为符合,8连通域数与边缘像素总数、4连通域数的比值分别分布在0～0.04和0～0.29,在抑制噪声、剔除伪边缘及路面干扰、边缘识别连续性和单一边缘响应方面实际应用效果较好;人工法验证结果表明该算法定位标线结果与实际值的吻合度高达99%,可在同步采集的3D激光图像上进行路面病害横向定位.      

改进的遗传算法在Canny算子阈值选取中的应用

Canny算子因其信噪比高、定位准确以及单边响应的优势,常常用于图像的边缘检测,而双阈值检测中阈值的选取会影响图像边缘提取的效果,为了获得边缘检测的最佳阈值,引入了一种改进的遗传算法.该方法从遗传算子和操作策略两个方面对基本遗传算法作出改进,重点设计了种群进化的适应度函数,使用该方法确定图像边缘连接的最佳阈值,以获得图像的边缘检测效果图.仿真结果表明:采用改进的遗传算法确定的阈值所得到的图像,边缘细节丰富,定位准确.