基于模糊集的车牌特征提取与识别的方法

提出一种新的基于模糊集的车牌特征提取与识别的方法.该方法先利用车牌检测算法初步定位车牌,然后利用车牌的颜色、纹理及形状的模糊特征,在提取目标的多个特征的基础上用模糊隶属度表征各个特征的重要性的方法来选取目标,准确地提取出车牌.实验结果表明:对在不同条件下拍摄的图像应用本方法,车牌提取准确率达到98.8%.特别对于光照不均、背景复杂的图像,本方法具有很强的鲁棒性.     

利用CSURF的图像复制粘贴篡改检测

现有的复制粘贴篡改检测算法大多是针对灰度图像设计的,并没有利用图像的颜色信息.在篡改区域纹理信息较少时,传统的基于关键点的算法无法提取关键点以识别篡改区域.为此,提出了一种颜色不变性特征描述子CSURF(colored speeded-up robust feature)并应用于篡改检测.提出的算法首先提取图像的颜色梯度,利用颜色梯度代替灰度图像提取关键点,通过计算描述子点积反余弦提高关键点匹配的运算效率,并对匹配结果进行几何变换估计以呈现篡改区域.提出的算法在篡改区域纹理信息较少时,也能利用颜色信息提取关键点,以识别篡改区域,并且对多种后处理操作及退化具有较好的鲁棒性.     

基于图割框架下视频目标的自动实时提取算法

提出了一种在图割框架下自动实时的前景目标提取算法.通过混合高斯背景建模与基于颜色和局部表观的阴影判别相融合的方法,设置能量函数的数据项,并基于局部二值模型算子构建能量函数的平滑项.利用动态的图割算法,求取目标函数极值,实现视频目标的自动提取.在不同视频上对提出的分割算法进行性能测试,结果表明算法具有较好的分割性能且计算复杂度较低.     

基于特征融合的金属铸造工件表面裂纹检测算法研究

针对复杂结构的金属铸造工件表面因成像复杂引发干扰,裂纹提取判别困难的检测问题,本文提出一种结合了颜色形态特征融合图像分割和纹理特征裂纹判定的金属铸造工件表面裂纹检测算法。算法通过GAMMA变换增强裂纹并弱化背景,根据裂纹目标的颜色特征与几何形状特征相融合,量化特征并滤波特征值分割提取裂纹目标,基于灰度共生矩阵对候选裂纹区域提取纹理特征,使用支持向量机分类器进行训练并识别裂纹。金属工件表面裂纹检测实验表明,该算法在图像分割方面能更加完整准确的提取裂纹,在真伪裂纹的识别中准确率、精确率、召回率和F1得分分别为94.47%、92.51%、96.67%和93.74%。相较于传统检测算法,该算法克服了上述干扰影响,在准确率等方面具有优势,且具有较快的识别速度。     

基于HSV颜色特征的多目标视频检测与跟踪算法

针对跟踪多个运动目标交错运动时容易丢失目标的问题,提出了一种基于HSV颜色空间去识别与跟踪不同颜色目标的算法,对光照具有一定的鲁棒性。通过颜色空间转换提取目标原始二值图像,经中值和高斯滤波后,通过亮度检测判断是否对滤波后二值图像进行形态学膨胀;之后对较为精确的目标二值图像进行边缘检测,得到其最小包围矩形框,逐帧检测后绘制各颜色目标对应的运动轨迹,完成多目标的视频跟踪。对比经典Cam-Shift算法,实验表明,在多个目标具有不同颜色特征时,有效解决了视频跟踪中多目标交错运动丢失目标,且对光照敏感的问题,跟踪精度较高。     

基于目标检测结果的轮廓及颜色识别研究

基于深度学习方法给出的目标矩形框检测结果,针对实时目标轮廓提取和颜色识别问题,提出了一种基于边缘提取和形态学操作的方法.首先通过Canny边缘检测算法提取图像大致轮廓,应用多次形态学闭操作将目标主体与背景、噪声等加以区分,找出最大轮廓即目标轮廓,然后利用目标轮廓所包含的区域,在HSI颜色空间中完成目标颜色的统计和识别,并采用真实场景中的无人机、小汽车和人的图像来进行实验验证.实验结果表明,所提出的方法相比纯粹基于深度神经网络的方法在效率上有较大提升,相比纯粹的底层图像处理方法在精度上有较大提高,既保证了实时性,又确保了较高的精度.     

基于双目立体视觉的目标识别与定位

为从不同角度识别目标物体以及解决左右两幅图像中目标轮廓中心不匹配的问题, 将SURF(Speeded Up Robust Features)算法与GrabCut 算法相结合, 离线采集目标物体不同角度的图像, 生成目标模板图片库。利用SURF 算法完成目标物体的识别; 利用SURF 算法自动初始化GrabCut 算法, 实现目标轮廓的提取; 利用基于灰度相关的区域匹配算法完成目标轮廓中心点的匹配, 结合三维重建原理实现目标定位。实验结果表明, 该方法可以成功识别目标物体并对目标物体进行准确定位。     

基于改进的SIFT算法交通标志牌的检测与识别

提出了一种针对自然场景下的标志牌的检测和识别算法,首先对获取的视频进行帧提取,采用图像增强算法对图像进行预处理,进而转换到HSV颜色空间,利用其颜色和形状特征进行检测定位,再根据感兴趣区域的面积特征排除多余目标,最后根据改进的SIFT特征匹配算法,利用最近邻分类器算法进行识别,样本库选用的是自然场景下的道路交通中的数据,通过对比实验发现,该算法在保证检测率的同时大大提高了算法的实时性。     

两种火灾烟雾识别方法的研究

接触式火灾探测器在大空间和室外场景存在局限性,结合视频监控系统和数字图像处理技术,进行探测和预警成为火灾探测领域里的新研究方向。针对不同场景下烟雾识别算法的选择问题,研究颜色统计特征和小波变换两种方法在烟雾图像识别中的应用,分析算法的具体过程及其适用性。火灾烟雾图像包含丰富的颜色、纹理等特征参数,将烟雾图像转换为二值图像,采用数字图像处理的方法对烟雾的RGB颜色特征进行统计,分析其颜色距离与人类视觉的关系,提取图像中的烟雾点特征,识别是否有火灾烟雾生成以达到预警的目的。小波变换方法利用烟雾背景图像纹理模糊即信号衰弱的特点,对目标前景进行提取。利用连续目标图像计算均值背景,通过与均值背景的对比,捕捉图像信号衰减的连通区域,获取烟雾图像。通过实验,从图像要求、烟雾对象、时间复杂度、适合场所几方面得出颜色统计特征和小波变换方法在火灾烟雾识别中的性能比较。结果对不同场景下烟雾图像识别方法的选择有指导作用。     

空间颜色聚类算法及其在图像特征提取中的应用

针对目前图像基本颜色特征单一、 可提取信息不足的问题, 提出将图像进行HSV颜色空间转换, 先用均衡化直方图增强空间颜色互转后的图像空间 颜色像素, 再用融入rgb2ind的K-means均值聚类算法提亮均衡图像, 以增强图像颜色特征的提取目标和数量. 实验结果表明, 该方法优于普通空间颜色图像进行特征提取的效果, 实现了为颜色特征识别提供更多的检索信息.