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1.
数学形态学在图像处理中的应用   总被引:65,自引:4,他引:61  
介绍了数学形态学的基本运算及数学形态学在图像处理中的主要应用,并讨论了结构元素的选取方法。  相似文献
2.
基于角特征和Mean-shift的车辆跟踪方法   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
提出一种基于角特征点和Mean-shift的车辆跟踪方法,对不断改变尺寸的车辆目标进行有效跟踪,利用角特征点把模板目标构造成若干个同尺寸的子窗口,每个子窗口单独地按Mean-shift算法进行跟踪,并寻找其相应的中心位置,通过关联过程确定车辆目标在整个视场中的运行轨迹。实验结果表明,该方法简单、可靠,可以稳定地跟踪车辆目标。  相似文献
3.
快速Gabor滤波器在车型识别中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
车型识别在视频交通流量检测系统中是最重要、最关键的一环.为了提高车型识别速度和识别率,在分析了偶对称Gabor滤波器函数特征的基础上简化了求二维卷积的运算,用递归运算方法来实现.并提出一种新的适应分割采样策略,提取Gabor特征.从实验结果来看,此方法实现简单,能够有效降低Gabor滤波器的计算量,从而满足实时系统的需要;从有效性来看,该方法也能增强识别率和鲁棒性.  相似文献
4.
舰船三维目标识别是一个较为复杂的问题,需通过建立完整的、准确的三维舰船目标的二维视图库来描述一艘舰船目标,为此提出了一种基于Vega的舰船多尺度多视点提取技术。首先介绍了舰船目标的三维建模技术;然后研究了怎样由三维舰船模型经由Vega仿真软件自动批量的提取出任意尺度、任意视点的二维舰船视图,并实现自动将不同视点的显示转成二值图像存储。  相似文献
5.
介绍了基于跑道检测的机场识别、基于结构特征的机场识别和基于模板匹配的机场识别,并结合图像的类型和图像的分辨率对各识别方法进行分析和比较,讨论了机场识别的关键技术和应用难点,并提出了对该问题的思考和进一步研究的设想.  相似文献
6.
首先采用对二维直方图斜分割和查表的方法,解决了传统二维Otsu方法分割图像计算耗时,难以实时实现的缺点。其次基于灰度统计的思想,针对二维Otsu法处理小目标图像难以实现正确分割的缺点,提出了一种在实现过程中采用迭代的阈值修正新方法。最后设计了一种新型滤波器对分割后的图像进行滤波降噪处理。实验结果表明,阈值修正后的二维Otsu改进算法对小目标图像分割效果明显,而且新型滤波器对滤除散布在目标与背景中的噪声非常有效。将阈值修正法和新型滤波器结合使用,不仅快速,而且准确,取得了良好的分割效果。  相似文献
7.
根据点状目标图像的特点,提出了一种新的基于FPGA的背景自适应星点提取算法,提高了点状目标图像的处理速度.在星敏感器数字处理板上,利用现场可编程门阵列(FPCA)强大的并行数据处理能力,设计并实现了星点提取算法.背景自适应星点提取算法采用数字滤波技术提取背景图像动态阈值,利用该动态阈值完成目标和背景噪声的分离,并采用线连通域分析算法提取星点连续区域,从而实现星点提取.利用星敏感器捕获星空图像,对FPGA功能定制程序进行了时序仿真,并采用MATLAB仿真了算法处理过程,两者的结果取得了一致.  相似文献
8.
车辆提取在视频交通流量检测系统中是最重要、最关键的一环。提出一种基于区域生长算法的简单、快速的车辆提取方法。这种方法通过差分图像估计阴影灰度近似值,然后用该值作为参考值删除输入图像属于背景和阴影的像素,最后得到运动车辆图像。利用该方法进行了大量的实验,从实验结果来看,此方法具有较好的稳定性和有效性;从计算时间来看,该方法也能满足实时系统的需要。  相似文献
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