变化光照条件下的交通标志快速鲁棒检测

变化光照条件下交通标志检测算法的准确率往往会显著降低。针对此问题,提出了1种新颖的概率图建立方法,并结合最大稳定极值区域特征进行交通标志检测。该方法包括3个处理步骤:①根据不同光照条件对真实场景交通标志样本图像进行明确分类以构建多类颜色直方图,将交通标志输入图像由原始色彩表达转变为概率图(直方图反投影);②通过在概率图上进行 MSER特征提取,获取候选的交通标志区域;③根据候选区域的面积、宽高比等特征快速有效去除非交通标志区域。实验结果表明在弱光照和强光照条件下基于归一化RGB的交通标志检测算法检测准确率分别下降到84.4%和83.0%,基于红蓝图的交通标志检测算法检测准确率分别下降到87.4%和86.3%,提出的算法在变化光照条件下依然可以保持90%以上的检测准确率,对光照变化有较好的鲁棒性。      

基于改进塔式梯度直方图的行人检测算法

采用改进分块方式的塔式方向梯度直方图（PHOG,Pyramid Histogram of oriented gradient）作为特征提取的方法,应用支持向量机（SVM,Support Vector Machine）算法作为分类器进行训练和检测.INRIA测试集上的测试结果表明,相对于采用传统HOG和PHOG特征表示方法,所提出的方法使分类检测正确率有了进一步提高.     

融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究

在交通标志识别问题上,提出了一种基于融合式的空间塔式算子和直方图交叉核支持向量机(HIK-SVM)的分类方法.在该方法中,通过提取图像的灰度塔式词袋直方图(Gray-PHOW)特征、颜色塔式词袋直方图(Color-PHOW)特征和塔式边缘方向梯度直方图(PHOG)特征来对交通标志的外观、颜色和轮廓信息进行描述.通过提取空间塔式直方图特征,能很好地对图像各种特征的空间分布状况进行描述.提取到图像的外观、颜色、轮廓和特征的空间分布信息后,对其进行融合,最后得到的融合式的空间塔式特征具有很强的鲁棒性.将该融合式特征送入HIK-SVM进行训练和分类,取得了极其高的识别效果.     

关于SDH系统误码门限设置探讨

当SDH系统产生不可用秒(UAS)告警且对业务造成影响时,SDH系统却没有发生复用段倒换,没有起到保护业务作用。为此,从SDH复用段保护环倒换机制和倒换条件,SDH系统误码性能检测方法,以及ITU-T误码门限定义等方面进行分析,寻找SDH系统没有正常倒换的原因,并提出改进方案。     

一种基于单应性变换的车道线检测方法

针对辅助驾驶系统中的车道线检测问题提出一种基于单应性变换和直方图分析的方法：首先根据相机参数确定图像中的感兴趣区域,并对图像进行颜色分割和梯度计算以提取候选车道线像素;接着利用单应性变换将图像信息投影到俯视图像,并利用直方图分析提取车道线像素;最后对车道左右两侧提取的标识线像素分别进行二次曲线拟合,从而获得当前车道标识线的几何信息。通过对行车视频图像进行算法检验,结果表明该方法能以30帧/秒的实时速度检测出车道线并计算其几何信息。     

基于改进PCNN模型的车辆阴影消除方法

消除车辆阴影对图像分割的影响是车辆自动监控系统中亟待解决的问题。针对阴影具有方向和大小不确定性的特点,充分利用脉冲耦合神经网络模型优良的图像分割能力,结合阴影属性,提出一种基于改进的脉冲耦合神经网络模型的运动车辆阴影消除方法。此方法无需建立道路背景模型与车辆阴影模型,在消除车辆阴影的同时能较好地保留车牌、车窗以及车标等车体的重要信息,为车体定位、特征提取等处理奠定良好的基础。大量现场图像测试结果验证了该方法消除车辆阴影的有效性,可广泛地应用于自然环境中车辆阴影的消除。     

铁路综合视频图像去雾算法研究与探讨

受雾霾等复杂介质环境影响,铁路视频监控系统获得的视频图像降质严重,使得雾霾天图像复原方法研究成为亟待解决的关键性问题。铁路雾霾视频监控图像具有分辨率低、灰度分布集中等主要特点,深入研究分析直方图均衡算法、Retinex图像增强算法和暗通道先验去雾算法的图像处理原理,分析图像处理效果。利用3种算法对铁路室外图像进行分析处理,结果表明3种算法均可以实现去雾,直方图均衡算法存在颜色失真和光晕现象; Retinex图像增强算法清晰度最好,但处理后的图像存在部分失真;暗通道先验去雾算法处理图像较为自然。     

细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法．首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识，进行细胞图像的精确分割；然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心．该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位．     

基于改进遗传算法的图像分割识别方法

提出了一种利用灰度直方图熵和改进遗传算法对图像进行分割的方法，以灰度图像直方图熵作为评价函数，把图像分割问题变成一个优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量到达最优的分割阙值．针对遗传算法的某些不足之处，利用精英策略和模拟退火的思想，对其做了一些修正．实验结果表明，该方法不仅分割质量好，而且缩短了运算时间．