基于视觉的车道线检测算法探讨

对基于视觉图像的车道线检测技术进行研究,针对智能车在视觉导航过程中车道线检测的鲁棒性问题提出一种改进算法。首先对道路图像进行中值滤波去噪,然后利用改进的OTSU算法分割图像,使目标区域更加清晰。划分图像中车道检测的感兴趣区域(ROI)对目标信息进行骨架处理,减少计算量提高实时性。最后运用改进的Hough变换计算车道标识线参数得到车道标识线方程,并进行车道线的拟合。     

一种基于几何约束的RANSAC改进算法

图像拼接技术中消除特征点误匹配是一项重要环节,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大且不能完全消除误匹配等缺点,提出了一种基于几何约束的RANSAC改进算法。该算法将几何约束法应用到RANSAC算法中,对图像特征匹配点进行聚类分组,根据每条匹配点对连接线的斜率应该相等、长度也应该相等这两个几何关系建立预判断模型,对匹配点对集合进行预提纯。实验证明,该算法相较于传统的RANSAC算法,误匹配基本消除,迭代次数减少,计算效率提高,从而提高了图像匹配算法的效率。     

短焦距图像非线性变换研究与实现

随着科技发展,视频图像技术已经融入现代生活。通常,在相机拍摄过程中图像会发生形变,影响输出结果,不能达到图像质量要求。本文是针对短焦距摄像机镜头的畸变进行数字校正,通过建立镜头畸变模型,找出径向畸变算法,并利用光学成像的基本规律计算关键点值,从而对原始图像进行校正。最后利用MATLAB对研究内容进行验证。验证结果表明,该方法具有简单、实用的特点。     

基于WiFi的分布式监视场景拼接系统

随着数字化信息技术的不断发展,监视系统已经成为各行业领域中的重要应用.随着WiFi等无线技术的发展,实现了视频数据的无线传输,因其特有的便捷性将传统的有线监视系统取而代之.图像拼接是目前图像处理的一项热门技术,将两幅或者多幅具有重叠区域的图像拼接成一幅无缝隙高分辨率的图像.本论文结合WiFi无线技术和图像拼接技术的优势,提出了基于WiFi的分布式监视场景拼接系统,多个客户端采集的图像通过WiFi无线网络传输到服务器,服务器对传输过来的图像采用SIFT算法和RANSAC算法完成拼接,最终实现了宽场景监视.实验结果表明该系统可以有效地实现监视场景拼接.