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为了减少车道线检测过程中干扰线的影响,本文提出一种基于消失点的直道车道线检测方法。将RGB图灰度化处理后使用中值滤波进行降噪,然后利用Canny算法检测图像的边缘信息,通过Hough变换检测直线,根据车道线汇聚于消失点的特征先找到消失点,再对通过消失点的直线进行筛选得到真实车道线的位置。实验表明,该算法很好的抑制了干扰,正确的检测出了消失点和车道线位置。因此,所提出的车道线检测算法具有较好的准确性。 相似文献
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针对无人驾驶领域的车道线检测鲁棒性差的问题,提出一种基于特征模型融合的实时车道线检测算法。在图像预处理阶段引入白平衡、灰度化操作及形态学处理,将RGB颜色空间转换成HSL颜色空间,接着采用梯度阈值检测出黄色和白色车道线进行线性融合以增强车道线特征信息。在模型拟合阶段,采用Canny边缘检测算法和改进的Hough变换提取出边缘特征,最后采用最小二乘法拟合车道线双曲线模型。本文在Python实验环境下对随机选取的不同复杂路况下的视频流序列进行算法验证。实验结果表明该算法平均正确率为96%以上,平均未检测率和平均误检测率分别为1%和3%。实验说明本文算法具有良好的准确性和鲁棒性。在无人驾驶领域具有一定的应用价值。 相似文献
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以监控视频图像为基础,提出设计潮汐车道自主控制系统。设定检测区域,包括初始检测区域与跟踪检测区域。初始区域内检测运动车辆是否存在,运用虚拟线状态检测理论对运动车辆角点定位,在该区域内对状态参数初始化;跟踪区域内根据角点特征进行分割处理,车辆驶离区域内时计算交通流量。基于交通流分析,研究受车道长度、车道开关时间及位置等条件影响的变向车道控制系统模型,根据对潮汐流及转向流分析,构建协同优化系统模型,结合变向车道设置相位优化时间以完成协同优化式潮汐功能车道转换过程。实验证明,利用文中设计的潮汐车道自主控制系统能够有效缓解道路交通堵塞问题。 相似文献
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吾尔尼沙·阿不都热依 《科技通报》2014,(6)
从视频像素灰度序列中提取特定人员的状态特征,采用平面阵对特征信息进行融合处理是实现计算机视觉下特定人员定位的重要步骤。传统的人员视觉定位方法采用视频步进跟踪学习方法,在随机状态分布下的复杂环境人员进行准确定位效果不佳,提出一种基于平面圆阵定位算法的特定人员计算机视觉定位方法,提取监控视频的图像,进行视频图像的背景建模,得到高斯差分尺度空间中的背景像素灰度值,实现对特定人员的表情识别的动作判别,以此为数据基础设计平面圆阵人员定位系统,实现对暴恐等特定人员的准确锁定和跟踪识别。仿真实验表明,采用该算法准确实现1500 m远距离暴恐人员特征识别与定位,误差较小,分辨率和准确性较高。 相似文献
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肺实质提取是利用计算机辅助诊断系统研究肺部疾病的关键步骤。低剂量CT扫描在肺部疾病诊断研究中应用广泛,但传统的肺实质分割方法由于低剂量CT图像噪声影响难以获得精确的肺实质分割结果。基于小波变换提出一种针对低剂量CT图像的肺实质分割算法。该算法首先应用全局阈值去除体外干扰,利用小波变换良好的定位性能准确检测出图像边界;然后进行边界连接解决微弱边沿丢失问题;最后,根据肺部边缘闭合周长最长这一特征,从连接好的边缘中检测肺实质边缘,从而达到提取肺实质的目的。理论分析与计算机仿真实验结果表明,算法具有良好的抗噪能力,与传统肺实质提取方法Snake模型相比,其检测出的图像面积重合率平均提高约1%。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
对视频帧中运动目标提取是计算机视觉研究的重点课题,对视频帧色差突变图像的背景检测常受到背景色差干扰,目标检测性能不好。提出一种基于视频序列的双背景建模的视频帧色差突变图像的背景检测和参量提取算法,背景建模加入了光照突变处理机制,进行色差补偿。计算视频帧差背景内的突变信息感知概率和统计概率,对视频图像进行滑动平均建模,采用模极大值法进行边缘检测,得到基于灰度方差的视频帧色差稳定性检测的判别函数。将当前帧与背景帧相减,建立滑动平均背景模型,提取其背景差异性特征参量。仿真结果表明,该算法的检测性能较好,当背景发生变化时,如光照突变、人群数目突然增大时,具有较好的背景检测性能,处理光照突变方面的图像平滑性较好。 相似文献
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为提高道路行车安全性,车道线检测尤为重要。在分析传统霍夫变换(Hough)的优缺点之后,决定采用一种改进的Hough变换:随机选取图像中的边缘点,而不是逐行扫描边缘点,即是基于统计概率的Hough变换。在opencv中对该方法进行验证,实验结果表明:该方法能够有效的识别出车道线并且能够识别出虚线,同时也能够满足车道线识别的实时性要求。 相似文献
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针对传统图像预处理中图像信息损失的问题,提出基于小波变换的图像去噪和增强的算法。实验证明基于小波变换的图像预处理方法能在去噪和增强的同时,保留了图像在时间和空间域的信息,为视频录播后续的目标检测与跟踪提供了高质量图像,提高了录播系统的跟踪准确性。 相似文献
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车道检测系统中的关键问题是图像分割,而图像分割的基础则是自适应阈值的确定。本文针对车道检测系统对比了不同的自适应阈值算法,并采用物理模型仿真的研究方法简要分析了这几种算法的特性,最终确定了一种各项性能指标均较优的自适应阈值算法。 相似文献
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传统的Canny边缘检测方法提取遥感图像边缘视觉特征在设定不变矩阈值采用经验模式,导致视觉提取分辨率不好,特征提取不准。提出采用Morlet小波变换对遥感图像边缘特征进行不变矩阈值函数构建,提出一种基于Morlet小波Canny边缘检测算法的遥感图像视觉特征提取。将图像数据经过Canny边缘检测和标记分水岭分割,实现遥感图像视觉提取。仿真实验表明,该方法在遥感图像视觉特征提取上比传统的Canny边缘检测方法效果明显,提取正确率最高可以达到94.20%,算法将在远距离遥感目标识别和监测等领域具有很好的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(12)
CCD固态图像传感器用于遥感图像采集中,遥感对地探测中进行图像采集的轮廓线特征模糊,需要进行自适应轮廓线跟踪标记,提高图像的分析和识别能力。传统方法采用尺寸配准标定技术,对边缘模糊的遥感CCD成像标记效果不好,出现伪轮廓。提出一种基于Harris角点检测的遥感对地CCD成像自适应轮廓线跟踪标记算法。进行遥感对地CCD成像图像数据模型构建,设计Harris角点检测算法进行CCD遥感成像的边缘轮廓像点拟合,进行边缘轮廓线的亮点分析,提高采样精度,通过遥感成像的运动幅度检测实现对轮廓线跟踪标记。仿真结果表明,算法能有效实现CCD成像轮廓线跟踪标记高精度拟合,能有效剔除边缘干扰,提高对地遥感观测图像的探测精度。 相似文献
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眼球的运动决定了视线的方向,视线跟踪可以通过检测眼球来实现。基于视频图像的视线跟踪技术,主要有头戴式和桌面式视线跟踪系统两大类。所谓的头戴式视线跟踪系统就是将摄像头和红外光源固定在人眼周围,利用摄像头获取的人眼图像计算得到注视点的位置数据。为了实现视线跟踪,我们以头戴式视线跟踪系统为硬件基础,运用边缘检测等算法,并结合头戴式视线跟踪系统的特点,对瞳孔图像进行边缘提取、椭圆拟合等进行了研究与实验,取得了令人满意的测试数据。 相似文献