基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位方法

针对已有车牌定位算法在分辨率高、背景复杂图像上存在准确率下降的问题,提出了一种基于边缘检测和颜色纹理直方图的车牌定位算法。该定位算法分为两个阶段：首先利用结合了Canny和Sobel算法的改进边缘检测算法提取图像的垂直边缘,并结合滤波、投影等方法进行车牌粗定位;然后提取候选区域的颜色纹理直方图,与训练好的分类器进行匹配,实现车牌的精确定位。实验表明,该方法对于背景复杂、光照不均等情况均有良好的鲁棒性,在白天和晚上都能取得较好的定位效果。     

一种QCN火焰图像特征提取的转炉炼钢碳含量实时预测方法

钢水碳含量是影响转炉炼钢出钢质量和冶炼效率的主要因素, 而实现碳含量的连续实时预测是炼钢终点控制的关键和难点. 针对不同碳含量对应火焰图像呈现出的随机自然纹理相似性较高的问题, 根据炉口火焰纹理独有的多方向多尺度不规则特点, 提出了四元数复杂网络(QCN)彩色纹理描述符. 首先, 利用四元数等距映射融合火焰图像颜色通道信息, 且用幅值谱和二次量化后的相位谱描述映射后图谱以增强颜色信息描述; 其次, 采用复杂网络的方式, 以相位为条件并利用幅值信息构造一种网络连接权重公式, 于幅值谱构建炉口火焰图像的多尺度不规则彩色纹理复杂网络模型; 最后, 计算复杂网络的拓扑特征度和聚类系数, 以其相关特征量化复杂网络拓扑连接模式,构建炉口火焰QCN特征, 并通过KNN回归模型预测终点碳含量. 结果表明, 碳含量在± 0.01%误差范围内的预测准确率为85.65%, 在± 0.02%误差范围内预测准确率达到91.83%, 且所提算法满足实时性要求.     

基于颜色-纹理自相关算法的内镜图像检索

为了同时有效的提取内镜图像的颜色和纹理信息,体现各特征的空间相关性,本文提出了一种颜色-纹理自相关算法应用于内镜图像检索.即通过纹理谱和自动阈值分割算法提取出纹理图像,并与颜色特征向量相融合再计算其相关性,得到距离分别为1、3的颜色-纹理自相关向量.在相似度匹配阶段采用Generalized Tversky Index...     

Design and Application of a Robust Vision Tracking System for Unmanned Rotorcraft

In order to satisfy the requirements of UAV’s aerial safety monitoring and surveillance of sensitive areas,a robust vision system for the rotor UAV is designed and implemented,which includes visual airborne subsystem,ground station subsystem and wireless communication subsystem.Complete sky-ground and human-computer interaction loops are constructed.Based on the developed UAV vision platform,a real-time target tracking algorithm under the mean shift tracking framework is developed.The joint color-texture histogram is used to represent the target robustly.With the help of moment information,the scale and the orientation of the tracked target is estimated adaptively during the tracking process.A model updating scheme for the target and the background is introduced to reduce the interferences from background and the locating biases.Numerical simulation and real flight tracking experiments demonstrate that the overall visual tracking system is effective and has superior performance against several state-of-the-art algorithms.     

随身物品特征提取乘客计数方法研究

提出了一种基于随身物品特征识别的自动乘客计数方法,其目的在于实现公交线路上任意两站间的客流统计。该算法的原理是通过提取乘客身高体型特征、随身物品的颜色位置特征来对乘客进行识别和跟踪。针对公交车自动乘客计数的特点,本算法引入特殊的中值滤波、腐蚀膨胀和相关性分析等操作,能有效地辨识出乘客目标及其随身物品信息。并通过分区域处理进一步简化运算。最后通过公交车视频的图像处理实验,证明该算法切实可行。     

一种带有视觉关注先验的联合特征非监督式抠图

针对谱抠图中组件划分整体性不强和前背景组件区分缺乏引导信息的问题,提出了一种带有视觉关注先验的联合特征非监督式抠图方法。首先结合有序径向差分纹理算子,提取图像颜色纹理联合特征,降维并聚类得到初始组件;而后充分利用人类视觉“关注图像中心而忽略边界”这一先验,设计各组件中心先验、边界先验和显著性指标,推导组件的前景和背景概率,并据此概率先验引导最优图层组合得到初步抠图结果;最后结合视觉先验信息和拉普拉斯矩阵的局部特性构造全局优化函数得到优化的抠图结果。实验结果表明,本文算法所提取的前景具有更强的整体性和细节保持能力。     

基于核模糊聚类的彩色图像色彩-纹理分割方法

提出了一种利用色彩-纹理综合特征进行彩色图像分割的新方法。首先利用HSI色彩模型提取图像的色彩信息,其次,采用与方向无关的Gabor变换对彩色图像的强度信息进行处理,提取图像的纹理基元。根据上述过程所获得的色彩-纹理特征,采用核模糊聚类方法实现彩色图像的自动分割。实验结果表明,所提出的方法综合利用了图像的色彩、纹理信息,使彩色图像的分割结果更准确。