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1.
针对传统角点提取算法应用于运动目标优质角点选取上,较难平衡检测精度和检测速率的问题,提出一种稳健的角点选择新算法。首先将图像分块,用子块在相邻帧间的灰度差对其进行聚类,并分割出运动区域块作为角点的搜索区域;然后引入邻域块重新构造Moravec算法的能量变化计算方法,并用之检测目标上的角点;最后对检测到的所有角点进行动态过滤,剔除掉质量低的角点,留下质量高的角点代表运动目标的局部显著特征。将本算法应用于目标跟踪系统进行测试,测试结果表明它有较好的稳健性,较强的的抗噪能力和较快的检测速度,且能保证跟踪的准确性,可以很好地满足交通场景中对行人检测实时性和可靠性的要求。  相似文献   
2.
提出一种改进的加权顺序统计量滤波器(WOS)快速迭代优化算法.与Yin算法相比,文中算法具有收敛速度快,以及收敛结果更接近全局最优的优点.  相似文献   
3.
针对常规的混凝土超声检测仪存在着采集数据量小、只能进行简单分析处理并且体积和质量都较大、携带不便的问题,开发了一种新的网络化混凝土超声检测系统。该检测系统以可编程逻辑器件CPLD作为控制核心,通过24通道高速并行数据采集电路对检测信号进行采集,利用网络处理器(IP2022)实现网络连接,将测得的数据通过网络实时地传输给计算机进行分析和处理。在实际检测试验中,该检测系统传输速率可达900kbps,平均读取一次数据时间小于300ms。试验结果表明,该检测系统使用方便灵活,可以有效地用于混凝土结构物的安全监测和质量评价。  相似文献   
4.
用于图像处理的自适应多级中值滤波器   总被引:9,自引:0,他引:9  
研究了一种新的自适应多级中值滤波器(AMLM)在图像处理应用中的一些特性.研究表明:AMLM的细节保护能力介于单向多级中值滤波器(MLM-)和双向多级中值滤波器(MLM+)之间,但滤噪能力总是优于MLM-,而且大部分情况下优于MLM+.应用于实际噪声图像的滤波结果显示,AMLM优于MLM+及MLM-.  相似文献   
5.
为了提高运动目标检测质量,提出以了一种新的基于块计数的选择性背景更新方法,在线学习像素块的变化。首先对传统的中值滤波方法进行改进,基于此方法建立视频的初始背景;然后对训练序列中相邻帧的对应块做临时差,对差值在阀值范围内的块进行累加计算并将结果保存在计数器中,通过对计数器的实时监测,有选择性的根据当前帧和背景中的块值对背景进行更新。结果表明:与标准的码本方法相比,提出的方法在视频2的学习速度、前景提取速度、准确率方面分别提高了10%、3%和5%;与高斯混合模型、码本、统计和知识库方法相比,该方法在学习和检测时间上比其他方法快;在检测结果上,从真报警率和误报警率看有较高的辨别度,检测错误的像素比较少。  相似文献   
6.
置换滤波器的简化形式   总被引:1,自引:1,他引:0  
置换滤波器是一种重要的非线性滤波器,它包括了几乎所有的基于排序操作的非线性滤波器,但巨大的计算量和存储量要求限制了其在图像处理等领域中的应用。针对图像处理的应用目的,提出了简化置换滤波器的几种方法:减少特征向量的量化级、减少特征空间的维数和对特征空间映射函数施加自偶约束。试验比较了简化前后的滤波器的效果。结果表明,经过适当简化,在滤波性能损失很小的情况下,置换滤波器所需要的计算量和存储量可以大大减少。  相似文献   
7.
汽车牌照区域分割是牌照识别的关键步骤,增强图像中的牌照区域,抑制背景区域,可以有效降低牌照区域分割的难度。将图像分解为一组二值图像的组合,然后在二值图像上计算各连通分量及其特征参数,利用牌照区域和背景区域对应的连通分量的特征差别,可以有效抑制背景而保留牌照。处理后的二值图像可重构出牌照区域被增强的图像。还采用等高线标记代替连通分量标记,以减少计算量,使得算法具有实用性。试验表明,这种算法有效地突出了牌照区域而抑制了背景,提高了牌照定位分割的效果,可以很好地用于实际的汽车牌照识别系统中。  相似文献   
8.
目的研究由中值滤波器推广得到的一类重要的滤波器形式及其优化设计方法。方法分析加权顺序统计滤波器的优化算法,由此导出秩选择滤波器的自适应优化算法。结果模拟实验显示,导出的自适应算法能够很好收敛。结论算法可以很好地用于图像处理中的秩选择滤波器设计。  相似文献   
9.
SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类算法取代盲目搜索机制,确定SSD中默认窗口的大小,以改善检测效率.针对德国交通标志检测数据集,模型获得了97.1%mAP和每幅图像0.07 s的检测速度.针对中国交通标志数据集,模型获得89.7%mAP和每幅图像0.08 s的检测速度.与原始SSD模型比较,本文所提模型的检测性能得到改善.  相似文献   
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