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运动车辆的检测和跟踪是智能交通系统的重要研究方向.利用基于微分光流法的Lucas-Kanade算法进行运动车辆检测,通过幅度平方函数进行车辆的阈值分割,并利用形态学进行图像修正.Blob算法对车辆图像特征进行统计和分析,对运动车辆进行标注并跟踪.最后,根据检测结果,计算交通流参数.通过仿真实验,说明算法具有一定的实用性. 相似文献
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红外系列图像运动小目标检测,基于形态学滤波抑制图像系列背景方法,在图像分割基础上,利用目标在帧间运动的连续性进行目标识别.即首先通过形态学滤波进行图像预处理,用自适应阈值方法分割出候选目标,再利用目标运动特征,采用邻域判决法最终检测出目标.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动小目标. 相似文献
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对交通视频中的运动车辆进行图像灰度转换和滤波处理.根据道路中运动车辆的形态学特征,利用形态学运算,减少其他目标的干扰,对车辆目标从道路中进行分割.利用图像像素的连通性,对车辆进行标注,实现车辆的检测.算法在MATLAB平台中仿真实验,证明算法具有一定的实用性和准确性. 相似文献
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基于数学形态学的snake模型图像分割算法,先用数学形态学得到形态学图像的梯度,再对其进行二值化处理得到snake算法的初始轮廓,然后用Greedy algorithm进行图像分割.试验证明该方法可提高图像分割的运行效率,又可取得较好的图像分割质量. 相似文献
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由于非结构化道路环境复杂的特点,非结构化道路边界检测和分割对于智能车辆的道路检测和识别是非常重要的.针对非结构化道路多样性和复杂性,首先对道路图像进行HIS空间变换,减少光照条件的影响.通过利用基于标记的分水岭分割算法对道路图像进行处理,比较几种标记算法,数学形态学效果最佳.最后,利用算法对实际的非结构化道路图像在matlab软件平台进行了仿真实验,证明算法具有一定的实用性. 相似文献
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针对传统二维最大类间方差(Otsu)阈值分割算法处理红外图像耗时的缺点,提出了一种应用微粒子群理论的二维Otsu阈值分割算法.该算法利用粒子群理论的群体智能的特点,通过优化得出粒子的个体极值和全局极值,并根据这两种极值来更新粒子的位置和速度以获得最佳的分割阈值向量.通过对算法中惯性权重和学习因子的讨论确定了最佳的参数选择方案.仿真结果表明,该算法计算准确,流程简单,其运行时间仅为原始算法的5%左右,是一种快速有效的图像阈值分割算法. 相似文献
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限于成本,无人机搭载的任务设备主要为普通数码相机,采集的是可见光图像,针对此种情况,提出了一种利用彩色分割及形状检测识别油气管道的方法,首先需要设定感兴趣区域ROI,计算出协方差矩阵C和均值m,并使用欧氏距离、马氏距离对图像进行彩色聚类分割,然后对分割图像填色后进行边缘检测,最后根据边缘图像进行霍夫变换来检测直线特征,实现复杂环境下对管道位置的自动定位.测试图像库包含300幅图像,识别准确率达到80.3%,实验结果表明,在色彩差异较大背景中,基于颜色和形状特征的识别方法能有效进行管线跟踪定位. 相似文献
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针对复杂背景下运动目标检测失检率高的问题,提出了用于复杂背景目标检测改进的
基于RGB 颜色分离的背景差分目标检测方法。主要是对RGB 三通道图像独立进行背景差分运
算,阈值二值化后合并三通道前景图像,得到完整前景目标图像;再利用检测的边缘对前景图像进
行修正,消除光照变化带来的噪声;RGB 三通道使用自适应权值的递推算法进行背景更新。最后
采用实验室采集的图像序列进行了仿真实验,结果表明,该方法在复杂场景下有效识别颜色差异,
避免了灰度值相近而造成的目标缺失,提高了检测精确性。 相似文献
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数学形态学具有速度快、方法简单等特点,使用数学形态学进行车牌的识别.通过预处理和阈值分割算法后,主要利用形态学腐蚀运算进行车牌边缘检测和识别,该方法检测物体的边缘宽度仅为一个像素,定位精度高.通过与传统的边缘检测算子比较,再选择合适的结构元对车牌识别,具有良好的识别结果.使用MAT-LAB7.0软件进行仿真,通过大量实验,证明该算法具有一定的实用性. 相似文献
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基于小波变换的小目标检测 总被引:6,自引:0,他引:6
利用小波分析的多分辨率特性和时频局部窗特性能够克服传统方法的局限,实现小目标的精确定位检测.基于小波变换的小目标检测,先利用改进的小波变换选择合理的小波基和小波变换窗口对小目标图像滤波,后结合直方图阈值分割法分割阈值.实验结果表明该方法不仅能很好保存小目标的形状特征,还能将背景几乎完全消除. 相似文献