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%.     

改进的PCA人脸识别新算法

针对经典PCA人脸识别算法受光照条件影响的缺点,本文提出了一种新的改进的PCA人脸识别算法．该算法在图像的预处理阶段,利用图像灰度的线性变换,增大每幅图像的对比度和亮度;对预处理后的图像则利用经典PCA算法进行处理,并在识别阶段,通过对体现光照变化的三个主分量进行加权处理,减少它们在识别中占的比重．实验结果表明,该算法是有效的,能够减少光照条件对人脸识别的影响．     

基于混合高斯背景建模的交通视频运动目标检测

目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景减除法,其中背景提取是背景减除法的核心.传统的运动目标检测方法无法解决场景的光线突变、背景图像发生变化以及前景运动目标物体的阴影干扰等问题.针对交通视频中背景模型的实际情况,采用混合高斯分布对视频背景进行建模,将前一帧视频图像与所建立的当前背景图像进行相减,得到车辆在当前时刻的运动图像,并将所得图像进行形态学去噪处理.通过相关的仿真实验,证明了该方法能够比较准确地检测出前景运动车辆目标.     

基于改进Retinex的城市交通图像增强

为提高在雾霾天气条件下获取的城市交通图像的对比度和清晰度,本文提出了一种基于引导滤波平滑约束和分数阶积分的改进Retinex的图像增强方法.Retinex理论把一幅图像视为照射分量与反射分量乘积的形式.首先,利用引导滤波作为Retinex算法的目标函数的平滑约束项,通过最小化该目标函数获取照射分量;反射分量为原始图像与照射分量的比值,其主要体现图像的局部细节,对反射分量进行分数阶积分掩膜,在去除噪声干扰的同时保留图像的细节信息;最后,将处理后的反射分量与照射分量相乘,得到最终的增强图像.实验结果表明,本文方法在图像平滑和细节保持方面得到了很好的平衡,有效地提高了雾霾天气条件下城市交通图像的对比度和清晰度,使得增强后的图像更加真实自然.     

基于小波和SVR的红外弱小目标检测方法

在分析红外图像弱小目标特征和背景特征的基础上,提出了基于小波变换和支持向量回归（SVR）的自适应滤波的检测方法．该方法首先采用小波变换抑制大部分背景杂波;然后用基于SVR的自适应滤波器（SVRBAF）对高频小波系数进行处理,大大提高了图像的信噪比;最后,基于目标的连续性和运动轨迹的一致性,采用流水线结构的序列处理方法进一步提高检测性能．仿真结果表明：该方法可显著提高红外目标的检测概率,实现较远距离弱小目标的检测．     

一种基于几何约束的轨道提取方法研究

针对基于Hough变换或螺旋曲线模型的视觉轨道检测方法存在的不足,本文提出了一种基于几何约束的轨道提取方法.该方法利用摄像机和轨道平面之间的成像关系近似满足单因矩阵的特点,利用逆透视映射(IPM)将输入图像转换为Bird-view图像,并采用一种改进的边缘检测方法进行边缘检测.然后将二值化的边缘图像在垂直方向上分割为多个区段,在每个区段上,利用先验知识生成的系列模板图像,对分段IPM图像进行去噪处理和Chamfer距离变换后进行距离匹配检测,将轨道检测转换为一个二维匹配搜索过程.在分段检测结果的基础上,进一步利用曲线拟合得到边缘图像中完整的轨道曲线方程.该曲线方程通过已知的单因矩阵转换为原始图像中的曲线描述,实现在原始图像中的检测和定位.实验验证了所提方法的可行性和可靠性.     

基于云模糊理论的图像纹理分割

为了处理图像纹理的模糊性和随机性,基于云模糊理论提出了纹理特征矢量云模型,并成功地应用于纹理图像分割.该方法在对纹理统计描述符模糊化处理后,逆向生成纹理特征矢量云.矢量云模型的数字特征能够很好地表达纹理的模糊性和随机性,据此通过云距离计算及纹理特征矢量云生长,完成对图像纹理的分割.实验结果表明,该方法较经典的ISODATA算法和K-means簇算法的分割精度高,并且迭代收敛速度快.     

基于OpenCV和DirectShow的交通运动目标检测算法研究

针对运动目标的自动检测问题,提出了一种改进的背景差分算法,采用背景图像多帧平均进行背景的获取和更新,进一步检测出运动车辆轮廓。使用VC++6.0作为开发环境,结合DirectShow视频处理库和OpenCV图像处理库进行编程实现。通过对两个不同场景的实验结果表明该算法能正确地检测出运动车辆,能够满足实时性的要求。     

应用小波模历史图像的运动车辆视频检测

为提高车辆目标检测的稳定性和准确性,提出了基于背景减除和小波分解模历史图像的运动车辆检测算法.首先对原始图像进行小波分解,对低频分量用混合高斯模型和纹理特征相结合的方法,自适应更新背景并标记运动目标初始区域;然后,基于高频分量计算模值,并通过逐帧历史累积得到模历史图像;最后,利用车辆目标与阴影相比富含边缘细节的特点,对目标进行倾斜校正后,将目标边缘分别沿图像x和y方向投影,利用投影曲线将边缘信息与目标初始区域信息迭代融合,得到最终检测结果.实验结果表明,用本文方法检测车辆的捕获率达到99.0%,有效率为92.5%;与使用单一自适应背景提取方法相比,在实际交通场景中可有效处理阴影导致的多目标粘连问题,检测结果更准确.     

基于图像熵技术的匀速运动目标多脉冲图像增强方法研究

提出了一种基于图像熵技术的匀速运动目标多脉冲宽带时延．时间伸缩成像方法．通过对匀速运动目标多个相邻回波脉冲的时延-时间伸缩分布图的特征提取，得到目标的运动参数，将传统的宽带相关成像得到的目标散射点的时延-时间伸缩分布像转化为目标的几何像，然后利用图像熵技术对多个相邻脉冲图像进行精确对准，达到图像增强的目的．通过计算机仿真验证，表明该方法是有效的．     

基于小波变换的船用雷达海杂波小目标检测

强海浪中小目标回波的检测一直是船用雷达目标识别的难点,但现有的统计方法难以准确和全面地描述复杂的海杂波特性.要突破这一局限性,以获得对复杂现象更有效的描述,就迫切要求使用新技术.文中利用小波理论,针对强海浪下点目标和低矮宽大目标二类以往难以检测的目标,通过区分噪声、点目标、低矮宽大目标在小波变换下不同的奇异特征、设计了一套能够识别出点目标和低矮宽大目标的方案.     

应用形态学方法提高SAR目标检测中的聚类效果

Lincoln实验室提出的SAR(synthetic aperture radar)ATR(automatic target recognition)算法由于其经典性而被广泛采用,该算法为三级结构模式,处于其中Prescreener级和Discriminator级之间的聚类算法对于检测算法整体性能有重要的影响,文中介绍了SAR ATR算法采用的常规聚类算法,分析了常规算法在聚类过程中存在的杂波干扰问题,针对问题在聚类前引入形态学操作方法,将待聚类图像中包含的孤立点删除而只保留团状分布的样本,从而消除了杂波点对聚类的干扰,基于实际SAR图像的聚类结果验证了应用形态学方法对提高聚类效果的有效性.     

OTHR海杂波抑制典型方法综合性能评估

为在实际工程中实现海杂波抑制、发展新的OTHR海杂波抑制方法和提升短相干积累时间条件下OTHR舰船目标检测性能,建立了典型海杂波抑制方法统一模型及其与谱分析的关系,并对典型OTHR海杂波抑制方法进行了综合评估．主要从实现方式、输出信杂噪比（SCNR）、抑制与目标多普勒频率接近杂波能力、海杂波相关性要求、运算量与实现复杂度、应用限制等方面进行了比较与分析,为实际工程提供参考．     

一种杂波环境下的多传感器多目标数据关联算法

研究了多传感器多目标的数据关联问题，提出了杂波环境下多传感器多目标跟踪的极大似然关联算法．算法中考虑了传感器对目标的漏检情况，在各个观测站传感器的观测数据不完备的情况下，建立了传感器测量与目标的可行关联分配模型，并综合采用了假点的后验概率比模型，提高了多传感器对同一目标测量的互补性和对弱信号目标的跟踪精度．理论分析和仿真实验结果表明，所提出的算法可实现杂波环境下对弱目标的持续跟踪，并且在确保航迹关联性能和较好跟踪效果的基础上，降低了算法的运算量．     

LANE MARKING DETECTION IN CLUTTERED ENVIRONMENT

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

路面破损图像自动处理技术研究进展

总结了路面破损图像自动处理技术的重要研究成果, 分析了该领域关键技术的研究进展, 包括路面破损检测系统、图像处理算法和识别算法评估; 比较了不同路面破损检测系统与目标自动识别算法的检测精度和适用性, 给出了路面破损图像自动处理技术未来可能的主要研究方向。研究结果表明: 在路面破损检测系统方面, 从早期基于摄影技术的图像采集到目前的3D激光扫描技术, 路面图像采集技术更加便捷和高效, 但破损图像自动分析和目标自动识别算法仍然存在挑战; 在路面破损图像处理算法方面, 传统的路面裂缝目标分割算法已由过去的基于单一特征(灰度、边缘形状等) 的检测方法演化到多特征融合检测方法和图优化检测方法, 还出现了一些精细化的裂缝目标连接与恢复算法, 大幅提高了裂缝检测精度, 但需要的计算资源和人工先验知识库也随之不断增大; 在路面裂缝处理算法评估和比较方面, 主要利用人工分割来评价自动识别结果, 目前迫切需要建立一个面向全球开放的大型路面破损图像数据库, 以客观、有效地评估现有各种路面破损图像处理算法; 基于2D图像特征分析的路面破损图像自动识别算法很难在识别精确性、算法通用性和实时性方面同时取得最佳效果; 近年来, 大量学者开始尝试借助深度学习神经网络自动识别路面破损, 但该技术仍处于活跃的演进过程中; 在提高路面破损自动识别精度和效率方面, 3D激光扫描技术和基于人工智能的深度学习技术的发展将对未来路面破损图像自动识别技术的最终突破产生重大推进作用。      

机器视觉中的几何畸变校正软件设计

针对基于视觉的机械钻孔中的定位问题,建立靶标图像的仿射模型和网格模型,对畸变图像进行整体和分区细化两种校正分析,实验结果显示：在靶标精确的情况下,仿真加工的校正误差不会超过0．1mm．     

基于无记忆非线性变换的相关非高斯雷达杂波的仿真

大量的实测数据表明,雷达杂波的分布特性明显偏离高斯分布。相关非高斯杂波的仿真主要包括对数正态、韦伯尔、K分布杂波的仿真。在杂波信号模拟中,需同时考虑杂波幅度概率分布和其相关特性。文中利用广义维纳过程的无记忆非线性变换法（ZMNL）来建模仿真,产生相关非高斯杂波。该仿真系统不仅可以实时动态地模拟实际采集的雷达杂波,而且可按给定的功率谱模型来产生满足非高斯分布的随机数据序列。仿真结果证明了此方法的有效性。