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51.
基于色彩分割与体态纹理分析的车牌定位方法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种基于色彩分割、体态分析及数学形态学纹理分析的车牌定位方法.该方法利用车牌与背景的色彩特征,在HSV(Hue,saturation,value)空间内根据车牌颜色的三分量取值范围和色彩距离阀值进行色彩分割以初步过滤背景.对分割后得到的与车牌底色相符合的连通区域再根据车牌体态特征和车牌字符纹理特征,应用数学形态学处理及连通域体态分析等手段,逐步过滤干扰区域,最终定位正确的车牌位置.该方法充分考虑了车牌与背景的色彩、体态及纹理特征的差别.实验证明在复杂背景下具有很强的适应性与鲁棒性. 相似文献
52.
对车道标识线检测技术进行深入研究,分析结构化道路的模型特征,结合形态学处理图像的方法,提出一种基于形态学方法的车道线检测算法,该算法能够灵活构造具有不同车道模型特征的结构元素,提取左右车道线,有效解决了车道线检测的准确性与鲁棒性矛盾的问题.仿真实验表明,在多种天气状况下,对不同质量的路面,该算法均能正确地检测出车道标识线,去除双边缘,其得到的单线车道左右标识线清晰且准确,具有一定的实用价值. 相似文献
53.
股骨骨髓腔的形态学研究及其临床意义 总被引:1,自引:0,他引:1
目的建立国人股骨骨髓腔的形态学参数,为设计和选择适合国人的股骨髓内钉内固定器械提供形态学依据。方法选择正常成人股骨全长X线片(含标准正、侧位片)52例,应用图像分析软件进行形态学参数测量。结果股骨骨髓腔全长为(33.51±0.63)cm(男)和(33.13±0.64)cm(女);狭窄段长度为(5.61±0.49)cm(男)和(5.17±0.46)cm(女);髓腔最狭窄点位于髓腔中点近侧,距离为(3.55±0.15)cm(男)和(3.52±0.27)cm(女),狭窄点髓腔矢状径较冠状径大,分别为(1.215±0.113)cm和(1.077±0.116)cm,髓腔弧度半径为(120.608±6.089)cm。结论股骨骨髓腔长度、狭窄部形态及弧度等参数在交锁髓内钉的设计和应用中发挥着制约性作用。 相似文献
54.
车牌定位及车辆识别是智能交通管理的主要研究问题.车牌定位识别,通过对图像进行预处理并结合形态学能粗略获取候选车牌位置,对符合特征的候选车牌进行筛选,精确获取车牌位置,最后采用神经网络完成字符识别过程.车辆识别采用迁移学习,采用AlexNet卷积神经网络构造出深度特征向量.形态学能够应对灰度底质量差的情形,为字符识别提供保障.车辆识别时对比直接分类图片特征,迁移学习构造的深度特征分类精度为85.13%,提高了38%,验证了迁移学习的有效性,通过KNN算法表明深度特征能够表征图片属性.针对新数据集重新提取特征、训练样本将消耗大量时间,对比迁移学习和AlexNet框架发现分类精度持平,表明了迁移学习的鲁棒性. 相似文献
55.
56.
57.
针对微弱二维离散信号的检测,即图象中弱小目标的检测,本文介绍了一种基于数学形态学滤波的小目标图像预处理方法,Top-hat算子是在数学形态学开运算、闭运算基础上推导出来的一种算子,Top-hat算子可以检测到图像中的高频分量,而滤去图像中灰值变化相对较为平稳的地方,利用Top-hat算子可以对一幅单帧图像进行滤波,去掉小目标图像中的大面积背景,实验证明,该方法起到了比较好的效果。 相似文献
58.
输电线路故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何理论为描述非线性故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。针对传统分形维数的局限性,本文提出了一种基于局域均值分解(local mean decomposition,LMD)-形态学的分形维数-Elman神经网络的输电线路故障选相新方法。该方法通过对故障电流进行相模转换后,对单一线模分量进行LMD分解得到若干乘积函数(product function,PF)分量,然后选取前4个PF分量进行数学形态学的分形维数估计,最后形成特征向量作为Elman神经网络的输入参数。仿真试验表明:提出的故障分类识别方法能快速、准确地识别各类故障,并且不易受故障初始角、故障位置和过渡电阻的影响,与传统的BP神经网络相比,Elman神经网络具有更好的效果,为准确判断输电线路故障选相提供了一种快速有效的新方法。 相似文献
59.
护岸工程既是河势控制规划中的重要工程措施,也是防洪工程体系的组成部分.护岸工程按布局、结构、型式、材料及与水流关系等的不同可分为各种类型.笔者着重分析了生态型护岸的特点和应用原则,探讨了其应用及发展前景,以便为崩岸的研究和防治提供参考. 相似文献
60.