弗里曼链码法在图像处理中的应用

弗里曼链码法是主要用于对曲线进行编码的方法,本文对其改进用于图像处理中来提取平行直线.经过实验验证,该方法简单有效,处理效果比较理想.     

铁路装卸固定资产管理的探讨

固定资产折旧率的确定，关系到企业的经营成本。本文针对装卸机械现行的折旧费提取办法，提出了一些不同的观点，并对封存机械和补充设改费等问题一并做了探讨。     

面向对象的QuickBird影像道路提取

采用面向对象影像分析方法对试验区Quick Bird影像进行了主干道目标的提取,通过影像多尺度分割、影像类规则库的建立以及面向对象的编辑,提取出试验区主干道目标,取得了不错的效果。     

舰船可伸缩视频图像非显著特征自适应提取方法

针对目前舰船视频图像特征提取方法误差较大的问题,以SUSAN角点提取为核心,设计新型舰船可伸缩图像非显著特征自适应提取方法。利用高斯滤波对原始视频影像进行预处理,提取视频图像概略特征集,采用SUSAN特征集角点检测方法,对图像概略特征集进行角点检测,提出灰度差算法,更改角点灰度差阈值,实现视频图像非显著特征自适应提取。实验数据表明,该方法与传统方法相比,视频图像象元定位精确度提高17%,灰度点定位精确度提高了21%,可以明显提高视频图像特征自适应提取准确度,具有较好鲁棒性。     

路桥工程造价的探讨

文章主要从施工组织设计、正确计取工程量进而正确套用公路定额等方面,阐述确定桥梁工程的施工图预算造价的方法。     

图像边界检测区域对比度模糊增强算法在轮廓提取中的运用

分析了图像边界检测的区域对比度模糊增强算法的特点,通过实验验证了该算法的正确性和可行性,并指出了算法的一些不足之处和待改进的地方,提出了一种适用轮廓提取的新广义算子。     

结合双向光流约束的特征点匹配车辆跟踪方法

针对复杂交通场景中动态光照变化、目标尺度变化和部分遮挡等因素带来的影响,提出了一种基于特征点的稳定可靠的车辆跟踪方法.针对运动车辆高速行驶时具有较大帧间运动的特点,构造KLT算法的金字塔模型,根据前向和后向跟踪偏移量,对稳定性较差的特征点进行剔除.同时,采用SURF特征匹配算法对目标特征点集进行更新和校正.最后,利用特征点之间的位置信息,确定目标的尺度和旋转变化因子,从而实现当前帧中目标区域的定位.实验结果表明,提出的车辆跟踪方法可以有效地解决复杂场景中目标形变和部分遮挡等问题,对尺度和旋转变化也具有较强的鲁棒性.     

基于双层规则的内容安全过滤方法

针对互联网中信息内容的安全问题,提出了一种基于双层规则的内容安全过滤方法,即通过基于逻辑规则提取的EOCAT分类算法和针对非法文本的特殊词规则构造文本分类器,实现对非法文本的识别.最后进一步讨论了针对各层规则的相关反馈的实现.实验结果表明,该分类方法对于非法文本具有较好的识别效果.     

结合EMD和功率谱熵的船舶轴频电场线谱提取

为实现强海洋背景噪声中的微弱船舶轴频电场信号检测,提出了一种结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和窄带子区间功率谱熵的线谱提取新算法.首先,利用EMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMFs),对各有效IMF的功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算各子区间的能量峰值熵比(Energy Peak Entropy Ratio,EPER)特征;最后,通过对轴频信号和环境噪声物理特征差异的分析,结合K-均值聚类方法进行特征量的筛选,实现线谱提取.海上实测数据的处理结果表明,相比于直接的功率谱分析,算法的线谱可提取下限降低了6.7 dB.     

基于IPM和边缘图像过滤的多干扰车道线检测

在基于视觉的自动驾驶环境感知中,路面阴影、雨水、污渍和反光会对车道线识别和车辆导航造成干扰,针对此问题提出了一种基于逆投影映射（IPM）和边缘图像过滤的改进车道线识别方法。通过逆投影方法可以得到原始道路图像的鸟瞰图像,很大程度上增强了车道线的视觉特性并减少了干扰。同时提出迭代聚类分割方法对IPM图像中的灰度值进行分析,并保留与车道线颜色和形态特征最为接近的灰度点作为车道线边缘。随后提出一种搜索统计边缘图像中连续边缘区域的方法,通过分析边缘点并保留最长区域实现过滤道路干扰因素的目的。最后将该算法与其他常用车道线检测算法进行对比。研究结果表明：该方法可以更好地过滤路面各种干扰因素,有效增强干扰环境下识别模糊车道线、实车道线、虚车道线、弯车道线的能力,大幅提高了自动驾驶环境中的车道保持能力,并且由于该方法相比其他方法能够更加有效地去除路面干扰区域,因此识别车道线的速度得到大幅提高,可以满足自动驾驶对于实时性的要求。