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°.      

基于霍夫变换的全景图中建筑物识别方法

提出了一种能够自动识别全景图中建筑物轮廓的方法.首先利用Canny算子获得边缘图像,使用霍夫变换算法提取出边缘图像中的直线.然后检测各条直线之间的位置关系,由于全景图尺寸较大,采用了局部化原理来进行检测.再根据直线之间的位置关系生成直线关系图.最后遍历直线关系图得到封闭几何图形,从而识别出大规模全景图中的建筑物轮廓,为进一步的全景图中建筑物三维建模提供素材.算法分析和实验结果表明,该方法对于几何形状规则的建筑物能够较好的识别.     

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。     

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。     

基于数学形态变换的数字影象分析算法研究

数学形态学是研究数字影象形态结构特征的一门新兴理论，它在数字图象处理领域中有很强的应用。本文从数学形态学理论出发，研制了一套形态变换算法，并用于规则几何形状的数字影象分割和边缘检测，取得了令人满意的效果。     

高分辨率遥感图像道路边缘自动检测与提取技术研究

基于对高分辨率遥感图像中道路特征的分析,对传统的道路边缘自动检测与提取技术进行了改进,提出了新的技术路线和框架,引入数学形态学重建和边缘追踪算法对高分辨率遥感图像进行道路边缘自动检测。定义了描述边缘形状特性的P因子、F因子和C因子,利用K均值聚类的方法实现了基于多重判别准则的道路边缘提取,从而在众多的边缘检测结果中,排除房屋等其它区域的干扰,准确的获得道路边缘。     

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．     

基于小波分析的地铁视频火灾边缘检测方法

地铁由于其特定的运行环境,发生火灾事故时,伤亡大、损失严重。通过数字图像技术处理视频图像,判定是否发生火灾早期火灾预警的重要手段。准确、高效地识别火灾的轮廓是其中的一个重点。本文针对视频火灾检测,本方法首先采用加权均值滤波方法去除图像中的噪声,再利用方向可调的小波变换方法,对火灾图像进行边缘检测,成功提取出火焰轮廓,以实现火灾的识别和报警。通过对火焰图像采取标准小波方法和该方法进行边缘检测,结果表明本文提出的方法可以提取火焰轮廓更多的细节信息,并且很好的避免了图像边缘模糊化现象。     

基于小波变换的气缸内表面磨损检测的研究

经典边缘提取算法是以原始图像为基础，对噪声信号和边缘信号不加区分地使用边缘提取小波利用其在各个分辨率下具有时域和频域特性检测出图像边缘，并消除了噪身对图像的污染在实际应用中，很好地完成了对柴油机气缸内表面损坏的检测．     

综合小波和数学形态学的图像边缘检测

提出一种基于小波和数学形态学相结合的图像边缘检测方法,即将图像分为高频和低频两部分别进行处理,利用小波对高频和低频部分进行边缘检测后,再利用数学形态学方法对低频进行边缘处理,并对两种边缘图像进行了融合.实验结果证实了该算法的可行性.     

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.      

ʵʱ�����Ŷӳ���ͼ����ϵͳ��FPGAӲ��ʵ��

针对现有交通路口车辆排队长度检测系统处理速度低、无法适用于实际复杂路口环境的缺陷,设计了一种基于FPGA的实时车辆排队长度图像检测系统.通过形态学边缘处理检测车辆的存在,对检测出的车队轮廓进行水平投影并采用一种基于信息量的车辆度量方法从投影结果中提取了排队的队尾,同时在确定排队长度时通过对算法参数的自适应调整有效消除图像逆透视效果的干扰;整个图像处理过程完全利用FPGA硬件逻辑实现,采用五级并行流水设计保证图像采集、高斯滤波、Sobel边缘检测、阈值分割和形态学腐蚀处理同步执行且同时完成,实现了对分辨率为720×576的图像25帧/s的处理速度.实验结果表明,系统性能良好,工作稳定,算法简单实用,具有较好的应用前景.     

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．     

日间高速公路侧后方车辆识别方法

为帮助驾驶员发现目标车道侧后方车辆尤其是视野盲区内车辆,从而避免或减少换道过程中发生的交通事故,提出了日间在高速公路上识别侧后方车辆的新方法.根据路面灰度值,将日间图像分为正常光照和弱光照两类.由于车辆阴影的灰度小于路面平均灰度,根据两侧车道区域内存在的灰度突变确定出侧后方车辆的可能存在区域.对确定的区域采用相应的阈值分割方法进行图像分割.在对分割后的二值化图像去噪、边缘提取和细化,以及提取车辆直线水平边缘基础上,根据系列车辆统计获得的先验知识(车辆前车窗的大小及比例等)验证车辆的真实存在.试验结果表明,该算法具有较好的可靠性和鲁棒性.     

S103郑新线刘彦庄桥断板更换方案

针对公路养护工程中桥梁维修和行车道板的更换,通过对行车道板通用图的定性分析和改造,使用桥梁博士建立力学模型,从而验算结构安全性,估算结构配筋与改造板配筋对比,在时间紧的情况下,使改造后的行车道板满足结构受力需要,经实践检验,该方法可行,为养护工程中的桥梁维修及行车道板的更换提供借鉴。     

基于边缘检测的沥青混合料图像分割技术研究

在对沥青混合料数字图像进行平滑去噪处理与增强处理基础上,采用边缘检测的分割算法对沥青混合料集料颗粒进行辨识与分析,突显出集料颗粒边缘轮廓,可为目标对象做进一步的特征提取和分离提供可靠的依据.     

改进MOG-LRMF 的铁轨动态异物检测

针对复杂铁路环境下动态入侵异物检测精度低和抗扰能力差等问题,提出一种基于改进MOG-LRMF算法的铁路轨道异物入侵实时检测方法. 引入仿射变换,对视频序列可能出现的抖动进行预校正处理;分析MOG-LRMF模型特点,利用MOG模型对视频帧中的背景进行建模,用前一帧背景中学习到的知识对当前帧背景进行预测,优化MOG-LRMF参数求解模型;利用EM算法对改进MOG-LRMF模型进行参数求解,实现背景在线实时更新. 实验结果表明,改进的MOG-LRMF算法在光照充足、光线较弱、相机存在抖动、背景复杂及存在多个目标情形下都能提高目标检测精度,具有较好的抗干扰性、鲁棒性和快速性.