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在野外拍摄得到的输电线图像中,输电导线具有明显的线性特征,因此可以直线为基础来研究导线提取与识别的算法。Hough变换是经典的变换域直线提取算法,针对输电线图像的特点以及从Hough变换改进的思路出发,运用形态学分析和搜索聚类的方法先去除输电导线二值边缘图像中的背景噪声,提取出导线上的像素点。经过预处理后,再运用阈值区间的自适应估算方法来计算Hough变换的参数阈值,从而识别出图像中的输电线。实验结果表明,该方法具有较好的提取效果,并且能准确的识别出输电线,计算简单速度较快。 相似文献
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复杂背景下,手势区域的检测很容易受到周围环境中光照以及类肤色等因素的干扰。针对以上问题,本文将改进的肤色检测算法与背景差分算法相结合来对手势区域进行检测。试验仿真结果表明,当存在外界干扰的情况时,该法能准确的检测到手势区域,并具有一定的实时性。 相似文献
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针对智能车辆视觉导航系统中的车道保持问题,采用图像处理技术检测结构化道路上的车道线。详细介绍了图像的灰度特征,并在此基础上选取感兴趣的道路区域,通过最优阈值对道路区域进行边缘检测,再结合Hough变换技术检测当前车道线。实验表明用结合最优阈值和Hough变换来检测车道线具有很强的鲁棒性和抗干扰性。 相似文献