基于图像识别的汽车车速和发动机转速测量

提出基于图像识别的车速和发动机转速的测量方法,并给出了在汽车驾驶机器人中的实际应用,讨论了图像识别的原理和具体处理方法。测量结果表明,本测量方法达到行车过程中驾驶员判读车速的准确度,具有重要的实用价值。     

基于图像处理的夜视车辆检测

根据环境照度将夜间交通场景区分为充足照明和低照度两种情况,分别设计相应的处理流程检测运动车辆。针对充足照明的情况,先使用梯度滤波消除路面反光的干扰,再进行帧间差分检测运动区域,最后使用级联形态学滤波消除噪声点和填充帧间差分方法导致的车体区域空洞。针对低照度情况,引入先验知识检测车前灯,并利用车灯间距判别车型大小,最后结合车辆的造型知识定位车体。对多段典型的夜间交通场景视频进行了测试,实验结果表明,该方法能够有效地检测夜间行驶车辆。     

基于图像处理的公路车流量统计方法的研究

本研究提出了一种车流量的统计算法,处理步骤包括:提取与更新道路背景图像、使用自适应阈值提取运动车辆、去除车辆阴影、区分不同车辆和利用车辆中心的连续匹配来确定车辆数目,该算法不受车道的限制,人为影响小,计数准确性高。实验结果表明,本算法能够适应道路背景的多种变化,实现车辆的准确计数。     

基于OpenGL的快速图像渲染方法*

针对在动态图形绘制基础上进行图像渲染的问题,基于Mac OS X操作系统的核心制图与渲染技术,提出了重组OpenGL渲染流程实现加速图形绘制与图像渲染结合的管道化方法,目的是实现GPU完全承担绘图和渲染加速。整个流程无须CPU参与,在提高图形子系统性能的同时优化了应用程序响应能力。     

改进的LIP偏微分方程图像去噪方法

针对对数图像处理-全变分(LIP_TV)去噪模型存在的不足,提出一种改进的LIP偏微分方程去噪方法。首先基于LIP数学理论,在LIP梯度算子中,引入四方向导数信息,得到改进的LIP梯度算子以全面客观地度量图像信息,更好地控制扩散过程。然后利用人类视觉系统的结构化特性,用噪声可见度函数构造新的保真项系数,进一步保持了图像的边缘细节并避免了人为估计噪声水平。理论分析和实验结果表明,该改进方法能够更好地去除噪声和保持图像边缘细节特征,在视觉效果和客观评价指标上都明显优于LIP_TV方法。     

基于视频图像处理的车型识别研究综述

视频图像识别技术是人类利用计算机对现实图像进行分析和理解的技术,研究这项技术,对于促进社会进步和人类自身发展有着重大意义.视频图像识别技术在ITS中的应用领域非常广阔,包括道路识别、障碍物检测、车辆检测、车牌识别和车型识别等领域.     

基于嵌入式Java处理器的高速图像处理

Java技术正越来越受到图像处理研究人员的关注,希望以此提升开发效率,增强可移植性。但软件方式的Java虚拟机运行速度慢、实时性差,无法满足图像处理复杂计算对性能的需求。为此,提出一种以硬件方式直接执行字节码的Java处理器结构,并实现了其模拟器及预处理器构成完整测试平台。从实验结果可看出:该平台的执行效率是虚拟机方式的860倍,表明将Java处理器用于嵌入式图像处理将是一种可行选择。     

基于数字图像处理的虚拟输入方法

针对当前嵌入式设备输入方法存在的高成本低体验问题,提出了一种运行于嵌入式系统中基于数字图像处理的虚拟输入方法.该方法利用嵌入式设备附加的摄像设备,对用户在虚拟键盘上的按键过程进行图像采集,通过角点识别和图像分割进行按键识别,以便通过采集到的图像定位出用户点击的目标按键,从而实现信息输入过程.通过实例验证了该方法的可行性...     

车辆违章逆行的图像自动检测与识别

提出了一种基于图像处理的对车辆违章逆行进行自动检测与识别的方法。利用中值滤波、帧数统计、帧计数和边界检测等图像处理方法，对视频图像中的逆行车辆进行运动特征提取与识别，实现对违章逆行车辆的自动检测，实验结果表明该方法是有效的。     

基于形态学的自动浇注实时图像处理方法

分析实时浇注图像形态上的特性,提出一种基于二值图像形态学的浇注图像预处理方法.即先利用最佳阈值法.完成浇注图像的粗分割与初步去噪,然后利用图像区域连通标注算法,过滤图像中金属液液滴飞溅噪声,最后基于形态学中腐蚀、膨胀运算,选择合适结构元素对图像进行开运算,消除图像中金属液液柱干扰.该去噪方法可以提高浇口杯中金属液液位识别的准确性,能够为浇注自动控制提供良好的决策依据,符合应用要求现实可行.