基于色彩分割与体态纹理分析的车牌定位方法

介绍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空间内根据车牌颜色的三分量取值范围和色彩距离阚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。     

一种基于视频流的多车牌定位方法

针对视频流中多个车牌的定位问题,提出了一种基于图像复原技术与HSV颜色空间的多车牌定位方法。该方法的主要思想是用改进的维纳滤波器对获取的视频图像进行复原,根据车牌的颜色特征,利用 HSV 颜色模型构造5级灰度图,对灰度图用形态学方法进行消噪和区域连通处理,最后利用水平、垂直投影技术,结合车牌先验知识,通过分析和判断来确定并分割出各个汽车牌照。实验表明,该方法能有效的从复杂的背景中准确定位并提取出多个运动中的车牌。     

基于H分量旋转的荔枝图像分割算法

自然场景下荔枝图像分割,因果实与背景之间的颜色特征以及本身的形状特性的差异,表面会出现亮度不均匀,对分割造成非常大的影响。为了减少亮度不均匀给荔枝图像分割带来的影响,选择HSV彩色空间中色调H分量,并对H分量进行旋转作为图像分割的特征;通过模糊聚类算法和马氏空间约束条件来进行图像分割,利用形态学滤波消除分割后的随机噪声,并对分割区域标记,利用图像标记来恢复分割区域的原始图像。结果表明,该算法能很好地解决亮度不均匀造成的影响,对成熟荔枝分割的正确率达到了90.4%。     

基于分水岭算法的作物病害叶片图像分割方法

为了提高作物病害叶片图像分割的准确性,采用了一种改进的基于标记的分水岭图像分割算法。首先,通过对二值图像进行距离变换和分水岭分割来获取背景标记,并通过提取数学形态学重建后的梯度图像中的区域极小值得到初步的前景标记,接着对前景标记进行进一步过滤,消除部分伪前景标记;然后,通过强制极小值方法将背景标记和前景标记叠加在梯度图像上;最后,对修改后的梯度图像进行分水岭变换。采用该方法对多幅黄瓜病害叶片进行图像分割,实验结果表明:该方法能够较好地将病斑部分分割出来,分割结果不受叶片纹理的干扰,平均分割正确率能够达到90%以上,具有一定的有效性和实用价值。     

HSV色彩空间中的多阈值车牌定位分割方法

本文是在HSV颜色空间下,根据车牌区域的颜色和几何特征,通过多阈值分割的方法,综合利用数学形态学运算、连通域形状和字符密度检测,有效解决了彩色图片车牌提取的问题。实验表明,该方法效果好,精度高,通过154幅实测机动车图象进行车牌定住分割。准确率91％。     

结合巴氏系数和灰度共生矩阵的遥感影像分割

针对遥感影像纹理信息丰富的特点,以及传统分水岭变换用于遥感影像分割容易出现过分割的问题,提出了一种基于巴氏系数和灰度共生矩阵的区域合并方法改进分水岭算法的分割结果。首先,利用数学形态学的方法提取原始影像的梯度图像,并且从梯度图像中获取标记;其次,在标记的梯度图像上进行分水岭变换,得到初始分割图像;最后,利用所提出的结合巴氏系数和灰度共生矩阵的区域合并方法对过分割区域进行合并,得到最终分割结果。实验结果表明,该算法既能得到连通,封闭的分割轮廓,还能有效解决分水岭分割算法的过分割问题,得到了较为准确的分割结果。     

一种基于交通视频车辆阴影去除算法的研究

车辆识别是智能交通系统的主要研究课题,而阴影是影响车辆识别的最主要原因。根据车辆阴影形成的光学特征,提出一种基于自动标记的OSTU双阈值图像增强车辆阴影去除算法。首先使用改进的统计直方图背景更新算法进行背景更新,获取背景图像。其次使用背景差分运算求取包含移动阴影的前景二值图像。最后使用改进的自动标记算法对所得二值图像的连通区域进行标记,然后分别对每一个标记的连通区域所对应的实际图像使用OSTU双阈值图像分割方法进行分割,并对所得的分割区域进行不同程度的灰度增强。在视频检测实验中,该算法不仅能够有效消除移动阴影,而且在一定程度上克服了阴影误检等问题。实验结果表明,该改进方法在阴影消除方面的有效性。     

基于背景差分法的运动目标分割

运动目标分割在基于视频的运动目标检测与识别研究中发挥着重要作用。以图像差分法为基础,实现了一种复杂背景下快速分割运动目标的方法。通过中值滤波对原始图像进行预处理;运用改进的Surendra算法快速提取并更新背景图像;利用数学形态学运算对差分二值图像进行处理,进行运动区域的初始检测;将RGB图像转换到HSI域中进行适当的阴影去除,完成运动目标分割。实验结果表明该方法能够较为有效地分割出感兴趣区域(ROI)内的运动目标。     

基于汉字连通分量的印刷图像版面分割方法

针对彩色印刷图像背景色彩丰富和汉字存在多个连通分量,连通域文字分割算法不能精确提取文字,提出基于汉字连通分量的彩色印刷图像版面分割方法。利用金字塔变换逆半调算法对图像进行预处理,通过颜色采样和均值偏移分割图像颜色,标记文字连通分量,根据汉字结构和连通分量特性重建汉字连通分量,分析文字连通分量连接关系确定文字排列方向实现文字分割。实验结果表明,该方法能够有效地重建汉字连通分量,在彩色印刷图像中实现对不同字体、字号、颜色的文字分割。     

体育视频中的运动员检测与跟踪

利用自适应高斯混合模型对视频图像进行建模,从图像序列中获取背景图像并提取运动区域,利用像素的颜色信息从背景图像中提取绿色球场。为提高运动员检测的准确度,利用纹理相似性度量方法消除运动区域中的阴影,用形态学方法消除区域内的裂缝,根据球场信息去除球场外的噪声。改进了CamShift算法,并应用该算法对运动员进行跟踪。