一种基于边缘颜色的彩色车牌定位算法

为解决车牌识别中车牌定位问题,根据车牌局域颜色变化、车牌宽高、车牌中字符数及车牌中字符颜色变化等特征,提出了基于边缘颜色的车牌定位算法;通过实验,证明了该算法能够有效地克服光线和天气变化的影响,具有很强的抗干扰性能、定位精度高达98.4%.     

多尺度图像边缘检测技术在车辆识别中的应用

指出了图像边缘检测的定义及现有算法的不足,并对Canny边缘检测离散准则及该准则下的最优线性滤波器进行了论述。根据边缘检测离散准则,利用数值方法求出该准则下边缘检测的最优线性滤波器及对应的平滑算子,将其与Canny边缘检测技术相结合进行边缘检测,检测出不同尺度下多幅边缘图像,并根据小尺度下图像边缘细节信息丰富、边缘定位精度高,大尺度下图像边缘稳定、抗噪性好等特点,将检测到的多尺度边缘进行融合,得到抗噪性好的精确的单像素宽边缘;同时将该方法应用于汽车特征提取,检测到完整连续的汽车边缘图像,为车型识别提供条件。试验结果表明:该方法不仅能准确检测出图像边缘,而且能有效地抑制噪声,是边缘检测的实用方法。     

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。     

道路标线对驾驶行为模式的影响

研究表明，车辆在有边缘线的道路上行驶比在仅有中心线或无标线的道路上行驶时更居中，尤其是在晚间行车时，边缘线能促使驾驶员准确，稳定驾驶，提高交通安全度。对驾驶员心率变异系数和稳定性测试表明，在有边缘线的道路上行驶不易疲劳。     

一种计算机活动图形生成的新技术

本文提出了一种计算机活动图形生成的新技术,即利用对图象检测得到的信息,自动控制活动图形生成的检测-生成系统。并对系统的实现原理及骨架抽取、边缘检测、旋转曲面法等各个组成部分进行了较为详细的论述。     

一种基于边缘检测的图像平滑算法

基于图像增强理论,提出一种新的图像平滑算法,先利用边缘检测的方法区分出边缘区域和非边缘区域,然后对非边缘区域进行平滑,而非边缘区域保持不变。通过与整体图像平滑算法的对比可知,该方法在对图像进行平滑的同时能较好的保持图像的边缘和细节。     

矢量型电子河道图岸线提取方法研究

为快速准确获取河道岸形线的数据,生成缺乏岸线数据资料的河道矢量型轮廓图,提出一种通过处理雷达图像获取矢量型电子河道图岸形线数据的方法。采用了数学形态学方法实施对雷达图像处理,主要的处理过程包括:雷达图像灰度处理,灰度雷达图像转变为二值图像,二值雷达图像的滤波处理,在以上处理过程的基础上构造了数学形态学结构元素,实施对河道岸线提取,并矢量化处理了离散点。在二值化过程中提出新的方法,针对雷达图像的特点,依据航路规则设计了特殊的滤波过程,提出了提取河道任意边缘的方法。     

基于小波包分散的多尺度图象边缘检测算法及实现

提出一种基于小波分解的多尺度图象边缘检测算法，对经小波包分解所得到的高频部分加以考虑，避免了普通的利用小波分散进行边缘检测时忽略图象频部分的缺陷。在此基础上，通过对实际图象运用此算法，对其检测效果同其他方法分析与比较，结果证明此方法在复杂图象边缘检测中具有较好的效果。     

基于混合高斯背景的交通视频分析

在将道路监控视频转单帧后,利用灰度变换、锐化、滤波、二值化等方法对图像进行预处理,以高斯混合模型对图像前景提取,进行边缘检测获取较为清楚的前景车辆图,在摄像机标定基础上,建立路面车辆和图像像素点的映射关系,再以虚拟线在图像上作计数依据,进而获得车流量。同时通过对普通背景差分模型与高斯混合背景模型的比较分析,选用高斯混合背景模型对预处理之后的图像进行背景分割。并结合粘连图像分割和阴影处理算法,对前景图像进行修复,得到良好的前景目标。采用高斯背景模型对样本视频处理,得到了满意的监控分析结果。