基于块直方图分析的视频背景提取方法

在基于像素的直方图分析背景提取的基础上,提出了基于块的直方图分析背景提取方法.该方法在提取背景像素时利用了时域帧间像素的统计特性和帧内局部区域像素的相关性,在直方图分析时不是统计图像中的单个像素点,而是2×2的块,从而显著地减小了利用直方图分析提取背景时的计算量.给出了基于块的方法与普通基于像素的直方图分析背景提取方法的对比试验.试验结果证明了该方法具有提取背景速度快、背景质量好的优点.     

电容层析成像技术中影响图像重建质量的因素分析

电容层析成像技术（ECT）作为一种多相流参数检测技术,具有快速、非侵入、结构简单、无辐射、成本低等特点,而图像重建质量和速度是阻碍电容层析成像技术工业应用的关键性问题,本文讨论了影响图像重建的因素,在采用线性反投影算法、正则化求逆算法以及迭代法的基础上,研究了单元划分数目、有限元形状、极板数以及介电常数四种因素对成像质量的影响．研究结果对获得最佳成像效果具有一定的指导意义．     

基于视频技术的交通场景背景生成方法研究

文章通过对交通视频场景特点的分析,提出了基于视频技术的交通场景背景生成及其更新方法——背景相异像素迭代法。并通过试验及与其他多种算法进行比较,证明了该算法背景生成和更新的可行性和先进性,解决了在交通流密度比较大的情况下背景难于生成和更新的问题。     

铁路轨道异物完整性检测与跟踪算法研究

针对野外复杂环境下轨道异物检测不完整问题,提出基于小波变换的像素过滤思想改进GMM,构建背景模型;为解决异物目标实施机动(转弯、加速或突然出现)时跟踪实时性差和准确率低的问题,分析Kalman滤波线性化误差,搭建BP神经网络修正 IMM的跟踪模型,实现轨道异物跟踪预测,并推导出非线性Kalman滤波关系.实验表明,改进GMM在正常天气下平均前景误检率降低了24.94个百分点,针对复杂恶劣天气平均前景误检率降低了33.76个百分点;建立BP神经网络-IMM-Kalman滤波模型不仅可以快速准确地对场景中的机动目标进行跟踪,而且比Kalman滤波和IMM更加平稳,误差更小.     

视频交通场景的背景生成方法研究

通过对视频交通场景特点的分析,提出了基于视频技术的交通场景背景生成及其更新方法--背景相异像素迭代法.并通过试验和与其他算法进行比较,证明了该算法背景生成和更新的可行性和先进性,解决了在交通流密度比较大的情况下难以进行背景生成和更新的问题.本算法对于提高交通视频检测在实际应用中的准确性和适用性具有重要的意义.     

基于细胞图像局部分布特性的粘连分割技术研究

在医用显微图像中,针对重叠和粘连在一起的细胞图像,根据其局部分布特性,在距离变换的基础上提出了一种新的基于图像局部像素分布的分割方法。实验结果表明,该方法简单易行,鲁棒性强,具有较好的分割效果。     

基于DLP投影的智能像素前照灯研究

本文介绍一种基于DLP投影的智能像素前照灯系统,其以LED作为光源,DMD芯片作为核心器件,基于数字光处理(DLP)技术,结合智能识别控制算法,实现全数字化操控,可扩展性好,控制精度高达百万像素级别。     

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．