车型识别系统中利用阴影特点快速定位车体

阴影在车型识别系统中对于车体的准确定位产生很大的影响,为了能准确地定位车体,提出一种快速定位阴影与车体之间边界的算法即根据平行投影知识和成像原理的方法来定位阴影与车体之间的边界,同时利用该算法也能找出货车本身所具有的特征如货车的车头和车尾的定位,利用所寻找的特征点也可以进一步判断车所属的大致类型.利用该算法进行了大量的实验,从实验结果来看,该算法具有较好的稳定性和有效性.从该算法的计算时间来看也能满足实时系统的需要.     

基于DSM和影像特征的城市变化检测

随着城市的快速发展,城市的变化也越来越明显。为了能更好地为城市规划人员、城市管理决策人员及时提供信息,有必要对城市的变化发展进行适时地监测。利用大比例尺的航空影像来对城市地区的人工建筑物的变化进行检测,根据城市地区人工建筑物的变化主要反映在高度上的变化这一特点,利用两个不同时期的立体像对,从而生成两个不同时期的数字表面模型(DSM),在此基础上来检测出城市地区人工建筑物的变化区域。由于DSM影像上不仅有人工建筑物的变化反映在高度变化上,而且也有其它如树木等的变化反映在高度变化上。由于检测的目的是了解城市地区内人工建筑物的变化情况,所以利用DSM提出待选变化区域,在待选变化的区域中利用了梯度方向直方图、灰度匹配、及直线特征匹配等方法来针对城市地区人工建筑物的变化进行进一步的分析。利用日本的两个不同时期的1∶1万的航空影像进行了实验,从实验结果来看,所提出的方法是可行的,同时该方法简单、直观且易于操作。     

一种简单快速的车标定位方法

由于视点的不同,单纯的车辆外形对车辆的类型识别不具有决定性的意义,而车标则对车辆类型具有决定意义。提出了一种快速的从粗到精的车标定位方法：首先根据车头前方车牌的纹理特征大致确定车牌位置,并结合车头本身的对称性等先验知识粗略地确定车标的位置;然后在粗定位的小范围内利用边缘特征和形态运算进行车标的定位。考虑到各种噪声以及形态学的影响,在车标识别中利用模板匹配进行精定位和粗识别。利用已有的识别方法对该车标定位算法进行了验证,结果表明,该方法能快速、准确地定位车标位置,且识别率能达到实时应用的要求。     

基于一种新的非线性彩色空间的人脸检测

提出一种新的非线性变换的彩色空间YC“rC“b，利用次高斯概率分布函数拟合皮肤色度信息，得到候选区域。为了排除候选区域中的非人脸，首先根据均值和方差信息分割出候选区域中的纹理特征信息，再通过多尺度形态边缘检测算子检测候选区域的边缘，利用PCA边缘方向(PCAED)信息定位眼睛，然后根据人脸特征的几何形状信息定位其他特征(鼻、嘴)，通过这些几何特征信息对肤色分割得到的候选区域进行验证，最终得到正确的人脸区域。利用3个实验数据集测试该算法，并与其它相应的算法相比较，提出的非线性彩色空间对于肤色分割具有很好的效果，且对光照和姿态具有良好的不变性。另外，利用PCAED信息和几何特征信息检测人脸特征具有很高的定位精度，定位检测率优于其他方法。实验结果表明，该算法具有定位准确率高，漏检率和误检率低等特点。     

基于层次信息综合的复杂场景背景模型

针对复杂交通场景中背景提取和更新的前景目标密度大、走走停停和照明强度突变难题,提出基于层次信息综合(LISM)的自适应背景模型.首先对像素建模,通过分析稳定状态判别参考背景;然后提出方向不变局部二值模式(RELBP),用其分析参考背景区域的纹理特征,再通过纹理聚类获取背景并更新模型参数;最后处理帧级的场景整体变化,用改进的直方图修正(HM)算法解决光照突变引起的背景失效.实验表明,本文提出的算法比已有方法能更好地适应复杂交通场景.     

视频中运动目标的实时检测和跟踪

基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域,特别是基于视频的智能车辆监控系统中的运动车辆的检测和跟踪。提出了一种自适应的背景相减法来分割运动物体,为了准确地定位运动车辆的区域,采用差分图像投影和边缘投影相结合的方法来定位车体,同时利用双向加权联合图匹配方法对运动车辆区域进行跟踪,即将对运动车辆区域跟踪问题转化为搜索具有最大权的联合图的问题。该算法不仅能实时地定位和跟踪直道上运动的车辆,同时也能实时地定位和跟踪弯道上运动的车辆,从实验结果看,提出的背景更新算法简单,并且运动车辆区域的定位具有很好的鲁棒性,从统计的检测率和运行时间来看,该算法具有很好的检测效果,同时也能满足基于视频的智能交通监控系统的需要。     

基于PCA和ICA的人脸识别

提出利用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的方法对人脸进行识别。首先对预处理后的图像进行降维,即利用PCA算法对图像进行去二阶相关和降维处理,然后再利用ICA算法获得人脸影像独立基成分,利用人脸影像独立基来构造一子空间,最后利用待识别图像在这个空间上的投影系数进行人脸识别。从两个不同的数据集,将传统的PCA人脸识别算法和提出的人脸识别算法进行比较。从实验数据结果看,提出的PCA和ICA结合人脸识别算法优于传统的PCA人脸识别算法。     

基于GPU的海浪特效实时渲染

对于海浪特效的模拟能有效增强海洋场景仿真的真实感,模拟的实时性也是海洋场景仿真系统的重要需求之一.为了实现基于GPU的海浪特效实时渲染,以PM海浪谱为基础进行了研究,从而生成海浪高度场,并结合视相关反投影方法生成海浪网格,采用硬件着色器进行基于物理光照模型的实时光照处理,生成了具有较强真实感的海面效果,较好地满足了时渲染场景实时性和真实感的要求,达到了实时视景仿真系统中对海洋模块的实时仿真要求.     

利用人眼感知视觉模型的车型动态定位

通过对实时汽车图像的大量研究，提出基于人眼感知视觉模型的自适应汽车车体定位算法。在HSI彩色图像空间，根据人眼分辨率的视觉感知模型分别在色度、亮度和饱和度空间进行自适应的边缘检测，将3个空间得到的图像边缘合并以得到整个车体在实际影像序列中的边缘，最后利用投影知识原理，分别利用边缘的垂直投影图和水平投影图来定位车体的左右边界和上下边界。实验结果表明，该算法具有较快的速度和较好的准确性，能满足实时的车型识别系统的要求。     

基于视觉感知的梯度结构相似度图像质量评价*

尽管SSIM(Structural Similarity)图像质量评价算法结构简单,评价性能优于一般客观评价算法,但该算法没有考虑人类视觉系统HVS(human visual system)对视觉感知的影响,且其算法定义中对“结构信息”的表述过于简单,并不能完全描述自然图像的结构信息。在SSIM算法的基础上,结合亮度和对比度掩蔽等视觉感知信息构造视觉感知（Visual Perception）函数,提出基于视觉感知的梯度结构相似度评价方法VI_GSSIM（Visual Perception and Gradient based SSIM, VI_GSSIM）。该方法通过图像质量与图像内容和失真类型的相关性,结合图像的误差可视性与内容可视性构造视觉感知函数,对HVS底层视觉系统建模,同时利用梯度重新定义结构信息,得到基于视觉感知的梯度结构相似度模型,对图像进行质量评价。实验结果表明提出的VI_GSSIM算法比SSIM更符合人眼的视觉特性,尤其适合评价降质较严重的图像。