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现有图像分割技术对复杂的环境适应性并不强,在有外界因素干扰的情况下,简单的图像分割技术根本无法满足工程实践的精度要求,针对此种情况,提出一种自适应的图像分割方法,利用小波分析剔除图像噪声,在充分保留图像原始信息的情况下再对图像进行分割处理,该分割方法能够根据不同的环境状况,不断调整X、Y方向的阈值检测范围,获取不同方向上图像最大的梯度变化率,通过图像梯度变化率以及X、Y方向的阈值变化确定最佳的分割区域。最后,以复杂环境下车牌照图例作为算例对所提算法进行验证,测试结果表明,自适应图像分割算法在一定程度上能够适应复杂的环境条件。 相似文献
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《公路交通科技》2020,(8)
目前基于机器视觉的车辆检测和跟踪技术成为道路环境感知的重要手段,用于预防交通事故的发生。针对前向车辆的检测技术日益成熟,并有商业化的产品出现,而斜向车辆的检测技术尚不成熟。该项目主要研究斜向车辆的检测与跟踪问题。针对车道线检测算法,提出基于Hough变换与K-means聚类融合的改进车道线检测算法,并结合ROI区域提取,缩小检测范围。针对车辆检测,提出对车辆检测算法的两级优化:首先利用车辆阴影特征和图像垂直边缘特征融合,生成疑似目标区域,提出两次自适应阈值分割与OTSU算法融合的改进双阈值分割算法用于改善阴影特征提取的效果;其次,通过HOG特征与Haar-like特征结合,与Adaboost算法联合训练Adaboost级联分类器,生成目标验证区域,并提出基于高斯核函数的核主成分分析法,对图像特征降维处理,改善实时性。基于上述算法优化,对斜向车辆的检测试验结果表明:采用阴影特征与边缘特征融合的优化算法对斜向车辆的识别准确率达90%;在良好天气条件下,HOG+Haar-like融合特征的Adaboost级联分类器检测的准确率达95%;采用核主成分分析降维后检测时间缩短了26%;二者融合的综合效果改善明显。 相似文献
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路面裂缝图像处理算法研究 总被引:9,自引:3,他引:6
为了避免传统人工视觉裂缝检测方法的耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点,提出了一种新的基于图像处理技术的路面裂缝类病害自动识别算法。识别分为两个步骤:首先以一个5×5的窗口为基准,在这个窗口中确定9种不同的掩膜模板,对有噪音的路面图像进行平滑和增强;然后基于阈值分割理论,采用最大类间、类内距离准则对图像进行阈值分割,提取图像上的裂缝特征。最后对采集的200幅路面裂缝图像进行了平滑和分割试验研究,和Robison等常用的平滑模板相比,对图像进行增强的同时较好地保护了裂缝边缘。在对平滑后的图像进行分割当中,和Hough变换、数学形态学等分割算法进行了对比研究,结果表明了该算法在精度、速度和可靠性方面具有一定的优势。 相似文献
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针对牌照字符目标与背景的差异性,提出1种基于数学形态学的牌照字符提取方法。该算法对输入图像进行相邻像素差分,保留纵向纹理;通过二值化和数学形态学处理,得到许多大小不同的连通域;计算各连通域的特征参数,利用牌照区域和背景区域对应的连通量的特征差别,实现有效抑制背景而保留牌照的目的。选择了1组有代表性的图像作为测试样本,验证了该算法的准确性和环境适应性。 相似文献
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复杂背景下的多车牌定位技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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图像分割的目的是将图像划分成互不交迭区域的集合,将图像中有意义的部分提取出来。图像分割的用途非常广泛,分割通常用来对图像进行进一步的分析、识别及压缩编码等,分割的准确性直接影响后续任务的有效性,因此具有十分重要的意义。文中通过对常用的图像二值化确定阈值方法的对比,经实验验证总结了合适的二值图像的阈值分割方法。 相似文献