基于背景纹理的轿车车标定位方法

车标定位是车标识别系统的关键技术之一,但是由于车标背景的散热片纹理不一、种类繁多,给车标定位造成了困难,故提出了一种基于背景纹理的轿车车标定位方法.该方法首先根据先验知识对车标进行粗定位,依据其在水平投影与垂直投影上的特征将车标背景分为三大类,然后运用Sobel算子分别对不同类别的散热片背景进行消融;为了更好的去除散热片背景对定位车标的影响,引入了一种邻间二值化方法,同时结合基于投影的去噪方法对噪点进行进一步处理,从而实现车标的精确定位.这种方法适用于不同类型的车标背景条件下的车标定位.实验通过对1000张图片进行车标定位,比较已有算法有更高的准确率和适用性,总体定位准确率可以达到97.10%.     

一种简单快速的车标定位方法

由于视点的不同,单纯的车辆外形对车辆的类型识别不具有决定性的意义,而车标则对车辆类型具有决定意义。提出了一种快速的从粗到精的车标定位方法：首先根据车头前方车牌的纹理特征大致确定车牌位置,并结合车头本身的对称性等先验知识粗略地确定车标的位置;然后在粗定位的小范围内利用边缘特征和形态运算进行车标的定位。考虑到各种噪声以及形态学的影响,在车标识别中利用模板匹配进行精定位和粗识别。利用已有的识别方法对该车标定位算法进行了验证,结果表明,该方法能快速、准确地定位车标位置,且识别率能达到实时应用的要求。     

基于Adaboost的车标定位方法

车标定位是智能交通系统中一个重要的组成部分,该文针对车标在成像过程中受到光线和其他条件影响较大的情况,提出一种基于Adaboost算法的车标定位方法,将车辆彩色图像进行预处理,再使用Adaboost算法进行车标定位,该方法具有较快的定位速度和较高的准确率。实验证明,采用该方法能获得较好的车标定位效果,具有一定的实用价值。     

基于模板匹配和边缘检测的车标定位方法

车标定位在车标识别系统中具有关键作用,为解决倾斜的车辆图像及多种车标背景纹理的车标定位问题,提出了一种新的车标定位方法。先进行车辆图像的倾斜校正,再通过三绝对值最大梯度方法定位出车灯带区域,利用车标与车牌、车灯的位置先验知识进行车标粗定位,并根据车标背景纹理特征利用模板匹配和边缘检测方法进行车标精定位。该方法充分利用了车标的先验知识和背景纹理特征,并将模板匹配与边缘检测技术相结合,提高了车标定位的准确率。实验结果表明,该方法既适用于倾斜的车辆图像又适用于多种车标背景纹理,具有很好的车标定位效果。     

基于局部能量的对称性检测算法

目前大多数对称性检测算法都是基于亮度或梯度信息进行的．文中分析了对称性与相位之间的关系,提出一种基于局部能量的对称性检测方法,将对称性检测问题转化为能量分析．在频域中用log Gabor小波对原始图像进行滤波,在不同尺度下局部能量最大、相位为特定相位且保持一致的点,即为物体的对称点．文中的可行性分析、算法定义及其合理性为该算法奠定了理论基础．实验表明,该算法可以克服目前已有算法需要图像分割的局限性,即该算法可直接应用于原始图像,不需要图像的任何先验知识,不需进行分割等任何预处理,而且还可以同时检测多种对称性．     

基于先验知识和纹理方向性的车标定位方法

基于先验知识,根据车牌与车标的相对位置关系,首先对车标进行粗定位,得到包含车标图案的矩形粗定位区域。为了利用车标背景散热片的纹理方向特征,引入纹理方向测度的概念。根据纹理测度将散热片纹理分为两大类:类水平纹理和垂直纹理。在精定位阶段,对于不同的纹理类型采用不同的定位方法:对于类水平纹理,采用动态模板定位边界,对复杂水平纹理和复杂网状纹理具有良好的定位效果;对于垂直纹理,引入边缘颗粒度的概念,既有效地消除非车标区域的噪声点,又完整地保留车标本身的信息。实验结果表明,该方法鲁棒性好,能够快速、准确地定位车标位置,平均成功定位率为97%,在测试环境下平均定位时间为22ms,定位效率和定位成功率能满足实时系统的需要。     

一种由粗到精的车标定位算法

简要描述了“识别系统”的技术结构,并在研究了经典定位算法后,提出了一种实用的由粗到精的车标定位算法,即根据相关的先验知识确定车标的大致范围,再运用边缘检测和形态算子确定较准确的车标位置,最后在极小的范围内用相关匹配算子得到车标的精确位置。实验结果表明,该算法在应用仿真中取得了良好的效果。     

基于图像特征的车脸栅格的定位方法

为了解决智能交通系统中车型识别的瓶颈,找到能够准确定位车标的方法,提出了在Adaboost算法定位出的车脸的基础上,对车脸图像进行二值化处理,经过二值化图像的水平梯度和垂直梯度的投影定位栅格的方法,为后续车标的识别提供了一种新的方法.经过实验验证:方法无论从理论上还是实际应用中,具有重要的意义.     

基于Edge Boxes的大型车辆车标检测与识别

传统车标检测与识别算法难以检测大型车辆车标,且速度较慢。提出了一种基于Edge Boxes的大型车辆车标检测与识别方法。Edge Boxes算法是一种成熟的图像分割算法,能够快速且有效地检测物体位置,满足大型车辆车标检测与识别问题的准确性及实时性的需求。该方法首先根据车标在车辆中的空间位置关系初选车标候选区,然后利用Edge Boxes算法进行目标提取,进而将提取得到的目标送入利用线性约束编码构建的车标检测分类器和车标识别分类器进行训练与识别,得到车标检测与识别结果。对不同卡口的不同天气和光照条件下采集的4 480张图像（含50类大型车辆）进行实验,实验结果表明,在检测与识别性能以及时间消耗方面均优于传统方法,具有良好的实用前景。     

基于灰度图像的车牌快速定位和分割方法

基于灰度图像水平差分和垂直差分图像的相关特点,提出了一种能在复杂交通背景下实现车牌快速定位和分割的方法。该方法首先通过中值滤波对图像滤噪并进行直方图均衡化处理;然后运用一种水平差分和自适应阈值方法对图像进行二值化,接着在对所得二值图像存水平方向作形态学膨胀运算后,对其垂直、水下方向的扫描线长度先后进行滤波处理而粗分割出车牌的候选区域;最后通过车牌垂商差分图像在竖直方阳扫描投影的相关特征对所得候选区域进行筛选,得到车牌在水平和垂直方向的精确位置。该方法对于图像背景复杂度和车牌在图像中的位置限制较少,而且实现简单,定位速度较快,是一种简单、高技的车牌定位方法,实验结果证明了该方法的有效性。     

视频监控中的一种快速人脸定位方法

根据视频监控应用的特点,结合视频图像的时域连续特性和人脸肤色特征,提出了一种应用十视频监控的快速人脸定位方法。该方法首先通过对称差分算法,提取运动区域;然后基于BP(back-error-propagation,误差反传)神经网络的肤色分割算法,对运动区域进行肤色检测,最后,经过进一步的候选人脸区域验证,定位图像中的人脸。实验结果表明,提出的方法实现简单、检测速度怏、误检率低,适合实时视频监控系统应用。     

基于模板匹配的快速人脸定位

提出了一种基于模板匹配的快速人脸定位算法.该算法利用积分投影法预测人脸可能的范围与位置,然后在限定的范围内采用模板匹配的方法定位人脸,从而实现了快速且可靠的人脸定位.     

基于Haar小波的眼睛定位方法

积分投影方法是一种眼睛定位的基本方法,但传统的投影函数在光照干扰条件下容易失效。针对上述缺陷,提出用圆差异算子的平均波动值代替灰度平均值做积分投影,增强抗光照干扰能力,利用Haar小波对投影曲线进行过滤规整,有效地过滤了杂波,使得极值点定位非常容易,其中包括利用左右眼睛垂直投影的相似性识别眼睛的方法。在Yale 照片库上的实验证明该方法简单有效,抗光照干扰能力强。     

基于Haar小波的眼睛定位方法

积分投影方法是一种眼睛定位的基本方法,但传统的投影函数在光照干扰条件下容易失效。针对上述缺陷,提出用圆差异算子的平均波动值代替灰度平均值做积分投影,增强抗光照干扰能力,利用Haar小波对投影曲线进行过滤规整,有效地过滤了杂波,使得极值点定位非常容易,其中包括利用左右眼睛垂直投影的相似性识别眼睛的方法。在Yale 照片库上的实验证明该方法简单有效,抗光照干扰能力强。     

最小方差搜索圆心的快速虹膜定位算法

为了改善虹膜识别的实时性,提出一种新的快速虹膜定位方法。首先对虹膜图像进行去噪处理,然后采用类间方差法对图像进行阈值分割,再运用投影方法粗略得到虹膜内边缘圆心和半径,最后根据粗定位得到内边缘圆周参数,采用所提出的算法对虹膜内边缘进行精定位;对于外边缘定位,依据先验知识以及内边缘圆周参数去掉虹膜图像多余的边缘点及噪声点,缩小搜索范围,然后采用同样的算法对外边缘进行精定位。实验结果表明,该方法能够准确快速的定位出虹膜内外边缘,定位速度较传统算法提高了十倍左右,并且减少了传统定位算法搜索的盲目性。     

基于字符密度与聚类分析的多车牌定位方法

针对车牌定位受外界因素干扰较大的情况,文中提出一种基于密度判别与聚类分析的快速车牌定位方法.结合图像积分算法,采用车牌字符密度判别法缩小车牌搜索范围,利用车牌垂直投影统计规律确定出多个候选区域,最后结合聚类分析算法对候选区进行分析、选择合并策略、剔除假车牌,实现准确、快速的多车牌区域分割.试验结果表明,该方法适应性强,准确率高,实时性好,能够满足车牌识别系统应用的需要.与其他方法相比,该方法可在一定限度内自适应车牌的类型、大小、数量和方向,并对汽车在图像中的位置以及图像背景的限制较少,是一种适用性较强的方法.     

基于圆心定位和放射状圆形投影编码的字符识别算法

圆心定位是圆形投影中关键的一步,为提高圆心定位的速度和精度,提出一种基于三角形和四边形相关理论的快速圆心定位方法,在字符图像特征提取中,在放射状圆形投影的基础上提出放射状圆形投影编码,放射状圆形投影通过计算图像在各个方向上的投影值来记录图像在各个角度上的分布信息,放射状圆形投影编码是在它的基础上,对同一角度上的图像信息进行分段编码,从而在不增加复杂度的情况下保留图像在角度和半径上的分布信息,提高字符的识别率。     

基于灰度投影和Hough变换的快速虹膜定位方法

针对虹膜边缘图像提取的困难,提出了将灰度投影和Hough变换相结合的快速定位方法。首先,根据人眼图像的整体灰度分布特征,用灰度投影的方法进行阈值分割,定位出瞳孔,然后对虹膜边缘进行增强操作并提取边缘信息,最后以瞳孔的圆心和半径为参考,缩小搜索范围,用改进的Hough变换法精确定位出虹膜边缘。实验结果表明,该方法提高了虹膜定位的速度,并且具有较好的定位效果。