基于颜色视觉的瓷瓶定位算法研究

在线瓷瓶缺损检测系统中,瓷瓶定位是保证系统精确度的关键所在。针对瓷瓶的特点,确定一种基于颜色视觉分析的定位方法,同时提出相应算法,并在实际测量系统中实现,为后期进行瓷瓶缺损检测奠定了基础。     

基于改进Hough算法的地铁屏蔽门异物检测技术

基于改进Hough变换算法的视频检测技术,研究一种高可靠性的地铁屏蔽门与列车之间异物自动检测方法,并形成一个系统。该系统能够辅助或代替列车司机检测地铁屏蔽门与列车之间是否存在异物,用以保障行车安全、缩短列车停站时间、提高检测率和列车运行效率。     

基于Canny边缘检测和聚合接续法的路轨边缘提取方法

在铁路视频路障检测报警系统设计中,关键技术之一是提取路轨边缘以确定障碍物检测的有效范围,对范围内障碍物报警。本文提出一种基于Canny边缘检测技术和聚合接续法的路轨边缘提取方案。通过直方图均衡化,实现对原始图像的空间增强,突出图像细节,经过Canny边缘检测提取图像的边缘组合,采用本文提出的聚合接续法提取出符合条件的边缘组合中最长的两条线,并对其实施接续,可达到路轨边缘提取的目的。本算法经过MATLAB编程实现,并移植到TI的DM642视频开发板上进行硬件测试,能够有效地实现路轨边缘的提取,为铁路路障检测报警系统设计提供参考。     

一种改进的铁路扣件图像校正算法

基于HOG特征的铁路扣件检测算法中,各类扣件特征的可辨性易受光照不均匀因素影响,降低了检测准确率.针对此类光照不均匀图像,将二维经验模态分解(BEMD)理论与直方图均衡化相结合,首先利用BEMD变换提取图像的细节分量和照射分量,并通过直方图均衡化增强细节分量;然后进行光照判断,据光照判断对细节增强分量叠加调整后的照射分量,得到光照均匀、细节增强的扣件图像.真实实验表明,与传统方法相比,此方法能有效增强图像对比度,提高铁路扣件检测精度.     

基于小波变换和自适应直方图均衡的红外图像增强

针对实际应用中红外图像的对比度较低、存在噪声的缺点,结合人的视觉特征,在已有图像增强方法的基础上,采用小波变换与自适应直方图均衡相结合的方法对红外图像进行增强.该方法不但解决了红外图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了图像细节.     

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在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中,因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的,因此对图像的二值化是非常关键的一步,二值化的效果直接影响到后面的车牌定位以及字符分割。二值化最主要的是阈值的确定,文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法,并重点分析了最大类间方差法和KSW 最大熵法的基本原理和微机仿真结果,发现用于车辆图片是这些方法不够理想,然后提出一种新的方法—基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法,经过大量试验证明该算法在进行车牌图像二值化处理时效果非常理想。     

高质量双色车身分色材料性能研究

为了消除双色车身可见分色线区域的缺陷,选择了一系列车身分色(套色)材料,包括分色胶带、耐高温纸胶带、遮蔽卷膜等.通过实验室试验和实车验证,从众多分色材料中筛选出满足高质量分色要求的系列分色材料,消除了分色线锯齿、残胶、渗漆、分色线断差等缺陷,提出了分色材料质量要求,满足了用户对车身更高的外观质量的要求.     

铁路客运站复杂环境中的运动目标检测

采用分层组织的形式将传统高斯混合模型分为背景层、竞争层和噪声层,各层分别采用不同的更新机制,在各层之间引入晋级和降级机制以纠正可能存在的误判。采用基于轮廓检测的噪声滤波实现噪声层更新以消除噪声,并利用直方图匹配检测伪前景区域以提高对背景变化的适应能力。使用停车场视频和铁路客运站候车室视频对改进后高斯混合模型的检测效果进行了验证。验证结果表明:改进的高斯混合模型有效避免了长期静止的目标被融入背景,降低了光线突变或摄像机噪声的干扰,加快了背景改变时模型的更新速度,目标检测速度比传统GMM提高了10%。检则方法满足了铁路客运站智能视频监控实时性和准确性的要求,为视频分析奠定了基础。