高速公路场景下的电子稳像技术研究

为了去除高速公路监控视频中自身位置不稳定的事物给全局运动矢量估计带来误差,先通过Canny算子检测图像中的直线,并根据车道边界的特征筛选出道路边界,确定道路区域。再检测道路区域内的Harris角点信息,并与背景图中道路区域内的角点位置进行匹配,从而得到全局运动矢量,并计算出稳定的图像。实验表明,该算法能够满足高速公路场景下的稳像需求。     

基于Top-Hat-Canny的汽车前视摄像头图像边缘检测方法研究

针对汽车前视摄像头(Forward View Camera)拍摄存在噪声及光照不均匀的问题,提出一种基于顶帽算法TopHat Canny的多重边缘检测图像预处理方法。通过对前视摄像头拍摄的道路行人、车辆及障碍物的图片进行分析,采用小波阈值算法分别对彩色图像(Red-Green-Blue,RGB)3个空间分量进行滤波去噪,并经加权平均法对重组的3个分量灰度化处理后,采用Top-Hat-Canny多重边缘检测方法对图像进行处理。实验仿真结果表明:该方法可以有效地解决噪声及光照不均对图像边缘检测带来的影响,为后续目标识别工作提供基础。     

基于改进Hough变换的车道线检测

针对车道线检测中存在的诸多问题,在道路图像预处理的基础上,对Canny算子中的双阈值选取进行改进,能够自适应精确提取车道线边缘特征,并利用带极角约束的Hough变换完成直线检测。算法能够在不同道路环境中准确检测车道线标识,降低光照等因素对车道线检测结果的影响。     

基于人头颜色空间和轮廓信息的行人检测方法研究

为提高智能视频监控中行人统计的实时性,提出了一种基于人头颜色空间和轮廓特征的行人检测方法.该方法首先根据人脸肤色、发色在YCbCr和RGB颜色空间的聚类情况,建立人头颜色模型,分割人头候选区域,并针对行人运动的特征,采用多帧差法提取运动信息,剔除背景噪声,修正候选区域的精度;然后根据改进的Canny 算子提取候选区域的轮廓,融合形态学对边缘进行修正,提取候选区域轮廓信息;最后根据人头轮廓的几何特征,剔除“伪候选”区域,并进行连通域信息标记,检测人头图像,从而对行人进行检测和统计信息.结果表明,该方法能快速有效地检测出人头,在动态场景下的行人检测取得了较好的效果.     

一种基于形态学变换的车道检测方法

利用形态学图像处理技术，基于形态学变换的道路检测方法，能够应用形态学变换、Canny边缘检测与Hough变换检测出直线道路车行道的边缘线。试验表明该方法能够准确提取出目标区域轮廓。     

一种复杂背景下图像匹配的快速算法

图像匹配的关键是时效性和准确性，同时也是判定算法优秀与否的垂要标准。传统的基于灰度值的点与点之间做相关运算的算法虽然直接，精确度也较高．但是由于其搜索过程要遍历整幅图片．特别当图片为数据巨大的航空图片时，其花费的时间是巨大的．这不符台时效性的要求。Hausdorff距离是测量两个点集之间匹配程度的一种度量，在计算时不需要建立两个点集中点与点之间的对应关系，只需求得两幅图中相接近点的个数。采用部分Hausdorff距离定义．对目标有噪声影响的’隋况有较好的处理效果。采用Canny算子对图片提取边缘，得到图像中目标的边缘信息。仅利用边缘信息分析计算，而避免采用整幅图片的数据．大大缩短了计算时间。通过对多幅光学图片进行检测，表明基于Hausdorff距离的综台匹配方法是有效的。     

一种改进的十字交叉轨道扣件定位方法

针对传统的十字交叉定位法对轨道扣件区域定位不准确,对图像要求较高,需要特定角度的光照采集才能实现扣件定位,定位过程较慢等问题,提出一种改进的十字交叉定位法对其进行定位。通过对其图像中扣件的初步位置判断定位,然后用中值滤波的图像增强,Canny算子的边缘提取,灰度投影的判断来提高定位准确性,加快定位速率,通过实验表明,改进的定位方法能够很好解决光照采集角度、快速有效的定位和判断出扣件,实现对扣件区域的初定位。     

改进的遗传算法在Canny算子阈值选取中的应用

Canny算子因其信噪比高、定位准确以及单边响应的优势,常常用于图像的边缘检测,而双阈值检测中阈值的选取会影响图像边缘提取的效果,为了获得边缘检测的最佳阈值,引入了一种改进的遗传算法.该方法从遗传算子和操作策略两个方面对基本遗传算法作出改进,重点设计了种群进化的适应度函数,使用该方法确定图像边缘连接的最佳阈值,以获得图像的边缘检测效果图.仿真结果表明:采用改进的遗传算法确定的阈值所得到的图像,边缘细节丰富,定位准确.     

基于改进Canny算法的列车车轮踏面损伤边缘提取

针对高速列车车轮踏面擦伤、剥离的人工巡检方法效率较低且容易出现漏检等问题,设计一种高速列车车轮踏面损伤的动态检测系统,提出一种擦伤、剥离的特征提取方法。该方法在现有Canny算法的基础上加入45°方向和135°方向梯度模板来计算梯度幅值,用线性插值法对梯度幅值进行非极大值抑制,再使用优化后的迭代阈值算法求得高阈值和低阈值。试验结果表明,该算法可以有效地抑制噪声和干扰,最大限度地保留高速列车车轮踏面的真实边缘,为列车车轮踏面损伤自动巡检提供技术支持。     

车道线识别中的自适应Canny边缘检测及改进研究

针对Canny边缘检测阈值在车道线识别中不易选取的问题,提出了基于Otsu算法实现自适应Canny边缘检测的方法。实验验证表明,其对远视野道路图像可以获得良好的边缘检测效果,而对近视野道路图像效果较差。进一步提出了目标区域补偿策略改进上述算法。结合Hough变换算法,实现了车道线的识别。实验结果表明,改进的算法可以达到实时获取车道线的要求。