基于LBP纹理分析的视频车辆检测研究

视频交通事件检测与处理技术在智能交通领域中的应用研究已在学术界和工业界引起了广泛关注。作为视频交通事件检测技术的基础,车辆检测也已成为研究热点。该文主要研究在车辆检测过程中出现的车辆检测不完整,特征信息提取不完全等情况,研究利用LBP算子进行区域生长方法,使得不完整的车辆区域按照LBP纹理方向扩展,从而获得较完整的车辆目标。实验结果表明该算法能够有效进行区域生长,检测车辆的完整度有较大提高。     

基于区域生长的鱼眼图像轮廓提取算法

以图像二值化为前提,使用基于区域生长的改进算法,获取图像轮廓,实现鱼眼图像校正,克服鱼眼图像轮廓区域内出现大量黑色像素使面积统计算法失效的缺点。仿真实验表明,该算法精度高、效率高,能够获得满意的校正结果。     

基于SVM区域构造的复杂中文版面分析

针对现有的版面分析算法对参数的敏感性以及弱适用性等缺陷,提出基于SVM区域构造的复杂中文文档版面分析算法。该算法通过选取最能代表区域字符特征的连通区(种子连通区)作为测试的第一特征,利用具有强学习和泛化能力的支持向量机实现区域构造,在构造的区域中运用投影快速判断文档阅读顺序。实验结果表明,该方法具有更好的适应性,对复杂的中文版面有满意的分析结果。     

基于ROI的智能交通系统摄像机控制算法

针对城市道路监控的需求,提出了一种基于感兴趣区域的摄像机自适应控制方法。它作为车牌识别系统的一个辅助功能,在固定光圈的情况下,能够根据车牌识别和运动检测的反馈信息自适应地调节摄像机的快门和增益,获取较好质量的图片,从而达到提高车牌识别率的作用,特别是该方法能够大大降低强逆光和强眩光现象对采集图像质量的影响。     

二维直方图θ-划分最大平均离差阈值分割算法

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分, 最近提出的斜分法不具普遍性, 而基于L1范数的最小一乘准则比最小二乘准则更为合理且简捷, 提出了适用面更广的基于二维直方图θ-划分和最大类间平均离差的图像阈值分割算法. 首先给出了二维直方图θ-划分方法, 采用4条平行斜线及1条其法线与灰度级轴成 θ 角的直线划分二维直方图区域, 按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割, 斜分法可视为该方法中θ=45° 的特例; 然后导出了二维直方图θ-划分最大类间平均离差阈值选取公式及其快速递推算法; 最后给出了θ 取不同值时的分割结果及运行时间. θ 取较小值时, 边界形状准确性较高, θ 取较大值时, 抗噪性较强, 应用时可根据实际图像特点及需求合理选取 θ 的值. 与常规二维直方图直分最大类间方差法及最大类间平均离差法相比, 所需运行时间相近, 但本文提出的方法所得分割结果更为准确, 抵抗噪声更为稳健, 且存储空间也大为减少.     

一种改进的基于视频的车辆检测与识别方法

为了提高基于视频的车辆检测技术在应用中的实时性和准确率,提出了一种应用单目视觉进行车辆检测的方法;首先,提取车道边缘,由车道边缘得到道路区域,根据经验知识在车道区域内确定感兴趣区域,减少车辆检测算法搜索范围;接着基于车辆的对称性特征,阴影和边缘特征对兴趣区域进行过滤,进一步缩小感兴趣区域;最后用离线训练好的AdaBoost分类器对过滤后的图像进行分类识别,检测出动态的车辆;实验结果表明,利用该算法能满足实时性和准确性的要求。     

随机采样的2DPCA人脸识别方法

在2DPCA的基础上提出一种随机采样的2DPCA人脸识别方法--RRS-2DPCA.同传统通过对特征或投影向量进行采样的方法不同的是,RRS-2DPCA(Row Random Sampling 2DPCA)将随机采样建立于图像的行向量集中,然后在行向量子集中执行2DPCA.在ORL、Yale和AR人脸数据集上进行实验,结果表明RRS-2DPCA不仅具很好的识别性能和运算效率,而且对参数具有很大的稳定性.另外针对2DPCA和RRS-2DPCA对光线、遮挡等不鲁棒问题,进一步提出了局部区域随机采样的2DPCA方法LRRS-2DPCA(Local Row Random Sampling 2DPCA),将RRS-2DPCA执行在人脸图像的局部区域中.实验结果表明LRRS-2DPCA不仅具有较好的鲁棒性更大大的提高了RRS-2DPCA的识别性能.     

复杂条件下多个指示色标块的检测

提出一种在不同光照和不同背景条件下多个指示色标块检测的算法。在Lab颜色空间的L通道中,在连续帧中根据图像的相似性确定背景图像,当前帧图像与背景图像差分确定运动区域以去除背景干扰和缩小指示色标块查找的区域。在运动区域中进行区域生长,计算运动区域凸包,在凸包中进行采样,并根据权值表赋予权值,通过聚类确定种子,使用基于最小错误率的贝叶斯决策作为生长准则进行生长。实验结果表明,该方法与传统的颜色阈值向量方法相比,应用场景更广,颜色块的检测效果更好。