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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
随着车辆智能化的快速推进,道路的自动检测起着越来越重要的作用;但非结构 化道路由于道路标识和边界线不明显,导致检测存在困难。将非结构化道路的消失点作为约束 进行检测,可以大幅度提高检测性能,针对现有的非结构化道路消失点检测方法普遍存在计算 时间长、实时性差等缺点,为提高运算效率,提出了基于局部方向模式(LDP)纹理特征的消失 点检测方法。在计算 LDP 特征基础上,利用 Kirsch 掩模得到像素点的 4 方向响应幅值,并通 过幅值校正减少检测误差;对校正后的响应幅值进行计算得到纹理主方向;使用局部自适应软 投票方法进行投票,选取道路消失点,实现消失点检测。实验结果表明,该方法的速度更快, 且能够准确检测出非结构化道路的消失点。  相似文献   

2.
基于改进Harris算法的角点检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种改进的Harris角点检测方法.该方法在Harris角点检测求得角点响应函数后,利用双掩膜来定义进行非极大值抑制的局部范围,结合K均值聚类方法进行非极大值抑制,若像素点的角点响应函数值满足预设角点判定条件,则将该像素点定义为角点.实验结果表明,该方法无需进行阈值选择,提高了角点检测精度.  相似文献   

3.
将彩色图像区域生长算法应用到智能交通的道路分割中。针对彩色图像,提出了一种简单的颜色特征提取方法。该方法利用中值点法来改进其中种子点的选取方法,并结合RGB彩色空间中像素点的性质确定区域生长准则和终止准则。实验结果表明:该方法在保证区域连通性的同时,也能够有效的分割出道路区域,同时对各种路况有良好的适应性。  相似文献   

4.
针对当前人脸检测的研究现状与难题,采用改进的YCbCr椭圆聚类肤色模型进行肤色区域提取,根据肤色在YCb’Cr’空间的分布,对于亮度小于80的非肤色像素点会误判为肤色点,则缩小椭圆聚类;对于亮度大于230的肤色像素点会误判为非肤色点,则扩大椭圆聚类,有效避免了在高亮度区域和亮度较低的区域中的肤色点误判问题。接着利用人脸的几何特征,对二值化图中的目标区域进行比例、大小结构的分析,排除不可能的人脸区域,并基于肤色和位置进行区域优化,将处理后的结果作为候选人脸区域输出。  相似文献   

5.
提出了一种新的道路检测算法。该算法中首先采用基于线段的区域增长法将采集到的实际道路边缘图像分割成道路区域和非道路区域,使下一步搜索道路标志的区域限定在道路区域;然后恢复道路标志并根据其特征定位道路标志线;最后采用数据拟合的方法找出道路轨迹线。在复杂路况下可以准确、快速估算出车道的延伸方向,实现车辆的防偏预报。、  相似文献   

6.
介绍一种基于视频图像像素点阵的车辆检测技术。该方法找出车辆图像中因与背景帧不同而触发的像素点,通过分析这些触发像素点所组成的像素点阵进行对车辆的自动识别和追踪。将每辆车作为一个检测对象,求出每个检测对象的触发像素点阵中存在连通性的最大像素区域,并将这个区域作为该检测对象识别和追踪的唯一标准。该技术具有适应性好、计算量少、识别结果准确等优点。  相似文献   

7.
融合纹理特征和阴影属性的阴影检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了解决智能视频监控中阴影对目标检测、跟踪和识别的影响,提出了一种融合纹理和阴影属性的阴影检测去除算法。分析了像素点在阴影覆盖前后它的纹理变化规律,改进了LBP算子对噪声敏感的缺点,根据像素点基于改进LBP算子的纹理值在当前帧和背景帧的差异检测出候选阴影区域。根据光照模型分析得到阴影点具有相同的亮度比值,根据阴影的亮度比值统计数据排除非阴影点,并在亮度比值空间做区域生长得到完整的阴影区域。实验结果表明,该方法能够快速、准确地检测出重阴影和浅阴影。  相似文献   

8.
人脸检测为人脸识别的第一步,是该项技术实用化必须解决的问题。本文提出了一种综合人脸结构和灰度统计特性的新的人脸检测算法。首先,在原始灰度图像上计算了各像素点的梯度方向对称性高的点为特征点,通过梯度幅值分割滤去了大部分孤立的非人脸部件的特征点,再运用一组规则对各个特征块进行组合得到候选人脸区域;然后运用隐马尔马可夫模型对这些侯选人脸的奇异值特征进行识别达到人脸检测的目的。实验表明,本文算法的有效性。  相似文献   

9.
SUSAN算法在图像旋转和有噪声的情况下是比较稳定的角点检测方法,但也有漏检和误检的问题。针对其缺陷,提出改进的角点检测方法。改进的办法是将原方法的SUSAN核同值吸收区,替换为在响应圆域内与核像素点灰度值相同,且与核像素点邻接连通的区域。通过改进,避免了原方法漏检和误检的问题,仿真试验结果证明改进方法的正确性和有效性。  相似文献   

10.
将人手势识别过程中使用的信息设计为不同算子,利用手部/非手部区域的相邻像素点的深度或颜色特征的连续性的原理,从手心作为起始点进行搜索并检测特征算子,保证了结果像素形成一个联通区域。算法解决了手部颜色和深度数据不均匀的问题,没有手必须离传感器最近的限制,可以实现复杂场景下的手分割。  相似文献   

11.
以龙海市为实验区, 利用ASTER 遥感数据, 在研究区典型地物光谱特征系统分析的基础上,进行基于分层分类思想的地物分类提取方法研究。首先将影像划分为独立的子区( 水体、植被覆盖区和非植被覆盖区域) 以避免分类过程中光谱的互相影响; 然后在每个独立的子区基础上根据各类地物的不同光谱特征和空间特征, 对各类地物进行逐层掩模、分层提取。结果表明该方法优于传统的监督和非监督分类效果。  相似文献   

12.
针对临床辅助诊断的需要,提出了一种结合传统分水岭算法和新型核聚类算法的CT医学图像分割新算法。首先,通过分水岭变换,CT图被分割成不同的小区域。然后,根据改进的KFCM算法,利用Mercer核将各个小区域的平均灰度值映射到高维特征空间,使得原来在分水岭算法分割图中未显示出来的特征显现出来。通过此方法,相较于传统核聚类(KFCM)算法,我们可实现更准确的聚类,并有效解决分水岭算法分割CT医学图像的过分割问题,因此能取得更好的分割效果。实验结果显示,本文方法能够很好分割腹腔CT图,获得更清晰的分割图像。  相似文献   

13.
目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net(context encoder network)等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。  相似文献   

14.
针对半自动道路提取方法人工参与较多、提取精度不高且较为耗时的问题提出一种基于全卷积神经网络(FCN)的多源高分辨率遥感道路提取方法。首先,对高分二号和World View图像进行分割,用卷积神经网络(CNN)分类出包含道路的图像;然后,用Canny算子提取道路的边缘特征信息;最后,结合RGB、Gray和标签图放入FCN中训练,将现有的FCN模型拓展为多卫星源输入及多特征源输入的FCN模型。选取西藏日喀则地区作为研究区域,实验结果显示,所提方法在对高分辨率遥感影像进行道路提取时能够达到99.2%的提取精度,并且有效地减少了提取所需的时间。  相似文献   

15.
针对当前已有的去雾算法在雾天道路图像的处理上易造成近处路面区域和远处天空区域亮度过低、处理程度偏强,而中远处区域去雾程度较低、亮度过高等问题,以基于深度学习去雾算法为基础提出一种结合雾天道路图像场景深度和道路图像特点的去雾算法。首先基于深度学习的去雾算法原理,构建卷积神经网络求取场景透射率;然后基于大气散射模型和透射率估计出图像深度图,且构造两个参数:上阈值和下阈值来将深度图分为中、远、近三个区域;再基于深度图的不同区域构造增强函数,来确定图像处理的增强幅度照;最后在传统的大气散射模型基础上结合增强幅度照来调节不同区域的复原强度得到优化后的处理图像。实验结果表明,所提算法可以在保证良好去雾效果的前提下增强道路图像的中远处区域,有效解决了去雾后雾天道路图像近处路面和远处天空的色彩失真、对比度过低问题,提升复原图像的视觉效果,并且与暗原色先验算法、均匀与非均匀雾的视觉增强算法以及典型的基于深度学习去雾算法相比具有更好的图像清晰化效果。  相似文献   

16.
外形比例不失真的可视门限方案的研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
郁滨  房礼国 《计算机工程与设计》2006,27(11):1998-1999,2014
运用视觉密码方案对正方形图片加密,如果方案的像素扩展度m不是一个整数的平方,加密后图片会从正方形变为矩形,从而导致信息的丢失.本文在理论上证明了两种改进的外形比例不失真方案的关系,针对改进方案不能对某些图片边缘部分加密的问题,给出了先扩充图片再加密的方案,仿真实验表明,本方案是有效的.  相似文献   

17.
整体变分算法在图像修补中的应用研究   总被引:10,自引:2,他引:10  
对如何将整体变分模型用于图像修补进行了讨论.主要研究整体变分算法在待修补区为长条形空白区域的图像修补,并根据待修补区为长条形的特点,通过引入权值,对整体变分模型的离散化算法作了改进,使该算法利用邻域信息仅对待修补空白区域进行填充,而不改变待修补区邻域的像素值.实验表明,文中算法对窄长条状或线状空白区域的图像修补是有效的。  相似文献   

18.
Road surfaces are seriously disturbed by a variety of types of noise on very high resolution (VHR) remotely sensed imagery in urban areas, which is a tough challenge for most road tracking methods. In fact, the sizes of most types of noise such as vehicles, zebra crossings and lane markings are smaller than the width of road surfaces on VHR images. In this sense, some filtering techniques are helpful to weaken the negative effects of these types of image noise. In this article, a semi-automatic method is proposed to track roads on VHR imagery. Once a human operator inputs a seed point on a selected road, the spoke wheel algorithm is used to obtain road direction, road width and starting point, and generate a reference template. Then the automatic tracking is triggered. During the process, a reference template is moved to generate several target templates. For each target template, the differences of grey values between the reference template and the target template are calculated, and then thresholding is used to create a binary template. Subsequently, Euclidean distance transformation (EDT) is used to erode the small disturbing noises on each binary template, which is helpful to search optimal road centreline points. The above tracking process is repeated until a whole road network is completed. A QuickBird image covering Tai'an area is used for the test. The results demonstrate that our improved method can extract urban road networks more reliably, more robustly and faster than applying the least-squares template matching method.  相似文献   

19.
一种基于颜色基元共生矩阵的图像检索方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
张恒博  欧宗瑛 《计算机工程》2007,33(14):171-173
提出一种结合图像颜色连通区域信息及其纹理特征的图像检索新方法。对图像进行分块,确定图像中的颜色连通区域集,提取图像中各颜色连通区域对应的4种颜色基元共生矩阵特征,针对该特征设计的图像相似性度量函数实现基于内容的图像检索。实验结果表明,该方法能有效地结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有良好的检索效果和性能。  相似文献   

20.
目前道路违规事件检测多在固定摄像头下人工框定区域进行检测,但人工框定工作量大,并且摄像头转动会使得框定区域失效。针对此问题,率先提出一种目标检测与语义分割相结合的违停检测方法。该方法首先使用目标检测Faster R-CNN,采取迁移学习、多阶段训练等方法建模,提取共享单车的类别与检测框位置信息。再使用group normalization改进语义分割DeepLab v3+网络模型,提高其在小batch size下训练的模型精度,用于分割图像获得道路的语义和区域信息。最后综合两部分信息,根据单车检测框内不同道路区域所占比例判定共享单车是否属于违规停放。实验结果表明,该方法对共享单车类别的mAP为72.36%,对共享单车违规停放的平均检测率为89.11%,适用于真实城市道路监控环境中。  相似文献   

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