一种基于改进块匹配算法的运动车辆检测

针对传统块匹配算法计算量大、光照变化较敏感和实时性差的缺陷,本文对块匹配算法进行了相关研究,提出了改进算法。首先把两幅彩色图像转化为灰度图像,并通过概率松弛标记算法获得边缘图像,计算相邻两幅图像的差分图像得到运动区域,然后将差分图像与边缘检测图像相与得到运动区域的边缘信息,再进行匹配得到位移矢量场并对其进行矢量中值滤波,最后通过顺序区域增长将运动车辆分割出来。实验结果表明:本文方法相对于传统方法平均检测时间降低约58ms,而平均检测率提高了约6.7%。这种算法鲁棒性强、实时性好。     

基于公理化模糊集语义图像层次关联规则分类器

为提高语义图像分类器性能,提出一种基于公理化模糊集的语义图像层次关联规则分类器。首先,为提高算法精度,在对图像数据集进行特征提取基础上,采用公理化理论（AFS）构建图像集模糊概念的AFS属性表达,提高图像集属性辨识度;其次,为提高算法计算效率,考虑采用层次结构关联规则,构建语义图像分类器,利用概念之间的本体信息,提高并行分类能力;最后,通过对算法参数及横向对比实验,显示所提算法具有较高的计算精度和计算效率。