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561.
传统舰船图像增强方法没有考虑人眼视觉特征,导致图像人眼视觉识别率较低,对此提出新型舰船图像增强方法。通过对舰船图像数据的标准化和白化操作,完成舰船图像人眼视觉化处理,提取处理图像数据的颜色特征和纹理特征,消除干扰项,提高图像特征维,根据图像H值,将升维后的图像数据,转换到RGB色彩空间中,合成图像色度、饱和度和强度,实现图像增强。实验数据表明,与传统图像增强方式相比,利用新设计的舰船图像增强方法,图像人眼视觉识别度提高27%,具有应用优势性。  相似文献   
562.
基于混沌映射和视觉模型的信息隐藏算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
隐蔽性和隐藏容量是信息隐藏系统的两个重要特性,同时信息隐藏系统还必须具有一定的安全性.本文充分考虑以上特性,利用混沌映射和人类视觉模型,提出一种大容量的离散余弦变换域信息隐藏算法.首先将载体图像分成互不重叠的8×8图像块,并对各图像块分别进行离散余弦变换,然后将密钥作为混沌系统初值映射生成混沌序列,以此序列确定嵌入秘密信息的图像块位置,并利用人类视觉模型计算的JND值进行图像块中可用DCT中频系数对的选取,最后通过调整中频系数相对幅值策略自适应地嵌入秘密信息.仿真结果表明该算法不仅具有大的隐藏容量,而且秘密信息具有非常好的视觉不可见性,同时对JPEG压缩、剪切、中值滤波和高斯噪声等常见的攻击具有较好的鲁棒性.  相似文献   
563.
为解决路桥表面因荷载作用、疲劳与腐蚀效应、材料老化以及维修养护不及时等原因产生裂缝病害的问题,进一步提高日常养护工作效率,对机器视觉技术、图像处理技术在路桥裂缝病害检测工作中的应用进行了研究.采用对比分析和数据验证相结合的方法,重点针对利用机器视觉技术实现病害特征提取、特征识别和量化计算算法进行了比较研究.研究结果显示...  相似文献   
564.
针对基于雷达和激光等技术的货运列车超限检测系统存在检测区域不完整及只能在列车移动状态下进行测量的缺陷,提出一种基于单目视觉三维重建的货运列车超限检测方法.通过单目视觉三维重建算法对获取的序列图像进行建模处理得到目标货运列车的三维点云模型.对三维点云模型进行全局坐标系转换与切片投影,得到目标货运列车若干横截面二维点云图形...  相似文献   
565.
566.
567.
提出了一种新型在低光照环境下有较高适应性和识别精度的疲劳驾驶检测技术。用深度视觉传感器获取驾驶员驾驶图像,用人脸跟踪算法实时提取面部特征点数据,基于最小二乘法对眼睛和嘴巴轮廓进行曲线拟合。计算眼睛和嘴巴开合度归一化指标,提取了眨眼频率、眨眼平均时长、眼睛闭合总时长、打哈欠频率、打哈欠总时长、低抬头频率等6个疲劳识别特征数据。基于数据统计序列的卷积神经网络算法,建立识别模型,构建疲劳状态检测系统。实验表明:本文算法在低光照环境下的疲劳驾驶识别精度达到了90%,识别时间约为130 ms。  相似文献   
568.
为了解山区公路驾驶员的驾驶行为特性,利用驾驶模拟技术,在山区公路仿真环境下,对驾驶员进行驾驶模拟仿真试验,探讨不同熟练程度驾驶员的视觉行为特性规律及差异性。结果表明:熟练与非熟练驾驶员在注视次数、注视时间、扫视幅度、扫视速度上均具有显著性差异,具有丰富驾驶经验的驾驶员在视觉搜索方面更有技巧,能够快速准确的捕捉大量信息,但需耗费更长的反应时间,也容易采取较为的冒险动作。驾驶经验尚浅的驾驶员在视觉搜索方面显得较为拘谨,感知信息速度慢,获取信息量较少使所需反应时间短,受自身驾驶经验和驾驶水平限制,车辆操控较为谨慎。  相似文献   
569.
基于机器视觉的驾驶人面部特征识别受光照的影响很大.为克服由于动态光照引起的背景干扰,面部特征弱化的问题,采用一种基于Kalman Filtering的光照自适应AKF算法,通过高斯概率密度函数建立Gt(i,j)算子,实现驾驶室背景的分割;在HSI色彩空间中通过阈值分割算法提取面部肤色区域,最终建立了眼鼻坐标搜索模型;进行了不同的照度与头部姿态下的AKF-HSI算法试验,测试统计前景分割率kfrontground、肤色分割率kskin与眼鼻识别率δ,在2×104~10×104 lx的照度下,眼鼻的平均识别率δ达到82%~92%.结果表明AKF-HSI融合算法对动态光照下眼鼻识别具有较好的鲁棒性,照度E、头部姿态与硬件设备AGC是眼鼻识别的最主要影响因素.  相似文献   
570.
双目视觉技术在目标测量中的应用   总被引:8,自引:3,他引:8  
给出了一种用于目标空间三维距离、方位信息探测的立体视觉系统实现方法。该系统根据双目视觉原理,利用预制三维标定物对图像获取系统的内、外参数进行标定,求出投影变换矩阵,根据图像识别结果运用灰度模板、连续性假设和对极几何约束进行识别目标的特征匹配,进而获得目标的三维信息。试验结果表明,该方法可以有效地获取目标周边环境的信息。  相似文献   
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