基于电容传感器的毛细管粘度计液位自动检测方法

针对现有毛细管粘度计液位手动计时检测方法的不足,设计了一种电容式液位传感器,提出了基于电容式液位传感器的毛细管粘度仪自动液位检测方法.通过实时跟踪电容量的变化,采用基于极大值判别的一阶差分阈值法自动判定计时起点和计时终点,实现毛细管粘度计的液位自动检测和自动读数,研制了智能粘度仪.结合实验结果,分析了电容式液位测量的误差因素并给出了去误差方法.智能粘度仪的实际应用表明,这种液位检测方法测量准确,抗干扰能力强,适用于重力式毛细管粘度计的液位自动检测.     

基于背景差分法的模型改进方法研究

通过对图像处理中背景差分法的背景模型研究和分析,提出了一种能够自动更新速率值的混合高斯模型.通过仿真实验,对比了基于传统背景模型和改进后的背景模型的车辆检测效果,证明了提出的方法不仅具有更好的检测效果,而且具有更强的实时性和准确性.     

基于背景和帧间差分法的运动目标提取

在自动人脸识别系统中,人体目标的检测是该系统识别人脸的前期关键步骤之一。为了能快速准确地检测出运动的人体目标,提出了背景差分法和帧间差分法相结合的运动目标提取检测方法。针对视频中的背景因镜头摆动或物体的移入/移出而有所变动,给出了几种提取背景的方法,比较各种方法后决定采用中值法快速地进行背景建模,随后采用自适应背景更新,结合两种差分法检测运动目标。通过实验验证了本文算法的有效性。     

结合对称差分法和背景减法的目标检测方法

针对帧差法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题,提出了一种将对称差分法和背景减法相结合的运动目标检测算法。首先利用对称差分法和背景减法分别得到两种差分图像,并用OTSU分割法（大津法）得到合适的阈值将这两种差分图像二值化,然后将得到的两种二值化图像进行或运算,最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。     

基于背景差分的车辆计数方法的研究

针对目前复杂的交通所带来的诸如交通拥堵、交通事故和环境污染等一系列问题,本文依据M ATLAB图像处理技术,利用背景差分的方法对道路车辆进行计数,并与人工计数做比较来检验其准确率.该研究提高了统计的效率,为以后交通信号灯的控制研究与城市交通的合理调度奠定了基础.     

基于背景差分法的尾气烟度检测系统设计

随着机动车尾气的大量排放,为减少大气污染,对尾气进行相关的检测也越来越重要。为自动检测机动车尾气黑度,设计并实现了一种对尾气图片使用图像处理的方法进行林格曼级数检测的系统。通过对汽车尾气进行拍照处理,获得机动车尾气黑度的林格曼级数。同时可以将检测结果通过4G网发送给手机APP,手机端也能控制检测系统进行拍照,获取分析结果,打印报告。该研究为机动车尾气黑度检测提供了一种可行的方案,具有一定的现实意义。     

基于背景差分法的运动目标分割

运动目标分割在基于视频的运动目标检测与识别研究中发挥着重要作用。以图像差分法为基础,实现了一种复杂背景下快速分割运动目标的方法。通过中值滤波对原始图像进行预处理;运用改进的Surendra算法快速提取并更新背景图像;利用数学形态学运算对差分二值图像进行处理,进行运动区域的初始检测;将RGB图像转换到HSI域中进行适当的阴影去除,完成运动目标分割。实验结果表明该方法能够较为有效地分割出感兴趣区域(ROI)内的运动目标。     

基于模糊推理背景分割的目标检测方法

为解决传统背景差分法存在的背景更新缓慢问题,提出基于模糊推理背景分割的目标检测方法。该方法在传统的背景差分方法中引入帧间差分方法,结合IF THEN推理规则进行模糊推理,实现了背景的快速更新及目标的正确检测。引入抗噪声推理机制,抑制跟踪目标抖动,增强方法鲁棒性。通过对鱼的运动检测实验表明,该方法能有效快速地提取干净的背景,对运动目标进行实时检测。     

基于背景差分和三帧差分的运动目标检测

为了提高运动目标检测算法的准确性和对背景变化的适应性,本文采用了三帧差分与基于单高斯模型背景差分法相结合的算法,并通过最大类间方差法提取自适应阈值。引入一个新的背景更新机制,当运动物体融入背景或者背景中物体移除时,将背景更新为当前视频帧。实验结果表明,本文算法在对运动目标进行检测时,不易受背景光线变化及运动物体融入背景等因素的影响,适用于无人监控环境。     

基于ViBe模型和五帧差分法的目标检测算法

针对当前常用ViBe算法对光照适应性差,当光照突变时ViBe算法把大面积的背景误判成前景;为此提出了一种结合ViBe背景模型与五帧差分法的新的运动目标提取方法。首先采用ViBe算法提取运动前景目标,然后将整个前景图片分成若干区域,统计这些区域中前景像素个数大于预设阈值的区域的个数,将符合条件的区域的个数与整个前景图片区域总数相比,当比值大于某一阈值,发生了判断为光照突变改用五帧差分法处理图像;最后通过连通性检测和形态学操作等后处理,最终提取出运动前景目标。实验结果表明:该算法能够有效地防止ViBe算法把大面积的背景误判成前景,提高了ViBe算法对光照变化场景下的鲁棒性,检测效果优于单独使用ViBe算法和五帧差分法的检测效果。     

基于图像差分的自适应背景建模高光谱目标检测

高光谱图像背景建模的好坏会直接影响目标检测的效果。为了建立适宜目标检测算法的背景,提出了一种基于图像差分的自适应背景建模方法。首先对地物光谱特征点所在波段图像进行差分,之后根据差分结果的正负关系进行0、1编码,再对图像进行初步分类后进行闭运算处理,最后建立背景用于目标检测。通过异常检测和目标识别的实验,证明了该方法能够大幅提高目标的检测率,减少误警率,并提高了运算速度。     

基于对称差分的背景减法运动目标检测

提出了一种基于对称差分和背景差分相结合的运动目标检测方法。先通过多帧图像平均法取得初始背景图像,并结合采集到的当前帧图像和前一时刻的背景获得更新背景,采用背景减法获取前景目标;同时运用对称帧差法取得前景图像,用两种差分图像进行或运算,提取到运动目标,用形态学方法进行后期处理。实验结果表明,该方法能够有效地获取运动目标。     

基于时空背景差的带跟踪补偿目标检测方法

视频目标检测中,光照变化、摄像机噪声和错误背景更新是目前的难题。提出一种带跟踪补偿的时空背景差彩色图像运动目标检测方法。首先,建立混合高斯背景模型,通过在彩色图像差分中加入影响因子消除光照变化;接着,通过帧间差分及邻域差分,加上运动跟踪种子补偿,获得真实运动目标的种子点;在背景差分粗前景基础上,根据连通区域运动种子点过滤法,检测出最终的真实而且完整的前景目标。通过多个实际视频监控的视频数据集的实验,结果表明该方法的目标检测准确率和完整性均有很大程度的提高。     

分块帧差和背景差相融合的运动目标检测

提出了一种分块帧差和背景差相融合的运动目标检测方法。该方法利用图像分块建立初始背景模型,将视频图像划分为多个子块,对帧间差分图像的各子块进行自适应阈值检测,完成运动目标的粗分割,采用双阈值背景差分和邻域背景差分法对粗分割出来的运动区域进行细分割。背景采用自适应更新方法,能够克服光照变化和背景干扰。实验结果表明,该方法运算速度快、鲁棒性好,能够准确检测出运动目标。     

基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法

针对钢轨表面图像具有的光照不均匀、可识别特征有限、对比度低、反射特性易变等特性，提出基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法。该方法主要包括轨面图像预处理、背景建模与差分、缺陷比例限制滤波、缺陷比例限制最大熵阈值分割和连通区域标记5个步骤。首先结合轨面图像列灰度均值和列灰度中值进行快速背景建模，将预处理后的图像与背景图像进行差分操作；其次利用轨面图像缺陷占比较低的特征对差分图进行缺陷比例上限的阈值截断，以增强差分图的对比度；随后利用此特征改进最大熵阈值分割，采用自适应加权因子对目标熵进行全局可变加权，并选择出一个合适的阈值使熵值最大化，使得在保留真实缺陷的同时减弱诸如阴影、锈迹等噪声的干扰；最后利用连通区域标记法对阈值分割后的二值图像中的缺陷区域进行统计，并把缺陷面积低于钢轨损伤标准的区域判定为噪声并进行去除，以实现钢轨表面缺陷检测。仿真实验结果表明，新方法可以对钢轨表面缺陷进行很好的检测，其检测结果的召回率、精确率和加权调和平均值分别达到94.19%、88.34%和92.96%，平均错误分类误差值为0.006 4，具有一定的实用价值。     

基于机器视觉的色差检测算法

针对金属印刷质量中的色差检测问题,采用机器视觉的技术对色差检测算法进行了研究。通过在金属印刷品的留白区域印刷色标,使用工业CCD相机采集金属印刷产品上的色标区域,使用数字图像处理技术提取色标。使用了基于HSV颜色空间的色差检测算法和基于CIELAB颜色空间的色差检测算法,分析了两种颜色空间下色差检测的实验结果,采用两种颜色空间检测算法相结合的方法,实现对色差合理有效的快速检测,同时能保证检测结果的准确性。     

基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法

针对钢轨表面图像具有的光照不均匀、可识别特征有限、对比度低、反射特性易变等特性,提出基于缺陷比例限制的背景差分钢轨表面缺陷检测方法。该方法主要包括轨面图像预处理、背景建模与差分、缺陷比例限制滤波、缺陷比例限制最大熵阈值分割和连通区域标记5个步骤。首先结合轨面图像列灰度均值和列灰度中值进行快速背景建模,将预处理后的图像与背景图像进行差分操作;其次利用轨面图像缺陷占比较低的特征对差分图进行缺陷比例上限的阈值截断,以增强差分图的对比度;随后利用此特征改进最大熵阈值分割,采用自适应加权因子对目标熵进行全局可变加权,并选择出一个合适的阈值使熵值最大化,使得在保留真实缺陷的同时减弱诸如阴影、锈迹等噪声的干扰;最后利用连通区域标记法对阈值分割后的二值图像中的缺陷区域进行统计,并把缺陷面积低于钢轨损伤标准的区域判定为噪声并进行去除,以实现钢轨表面缺陷检测。仿真实验结果表明,新方法可以对钢轨表面缺陷进行很好的检测,其检测结果的召回率、精确率和加权调和平均值分别达到94.19%、88.34%和92.96%,平均错误分类误差值为0.006 4,具有一定的实用价值。     

帧差累积和减背景相结合的运动对象分割方法

针对低比特率的多媒体视频序列,提出了一种综合利用帧差累积和背景减法来进行运动对象分割的方法。由一种改进的帧差累积方法得到初步的运动对象区域,通过背景减法得到运动对象区域,把由两种方法得到的运动对象区域相结合取得完整准确的结果,二值化后再经过形态学处理和二次扫描填充即可得到运动对象掩模,用原图像的灰度值填充该区域。实验表明,该方法快速,准确,并有一定的应用价值。