基于Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法

研究了车牌字符识别问题,针对车牌识别系统易受天气及光照变化影响的实际应用,将Gabor特征和协同神经网络应用在车牌字符识别中,提高了识别率.首先对车牌字符进行二值化和切分,然后利用Gabor滤波器提取车牌字符的特征参数;再利用协同模式训练特征参数,进而得出训练样本;最后根据协同神经网络进一步识别车牌字符.通过大量仿真实验表明,该方法在不同场景、光照条件下,与传统方法相比,识别率有了较大改进,该方法在车牌识别领域有较强的实用性.     

基于暗通道先验的快速图像去雾算法

探讨了暗通道先验去雾算法的原理,针对暗通道先验去雾算法时间复杂度太大的缺点,提出用快速有效的巴特沃兹低通滤波器代替复杂的软抠图方法实现对透射率的平滑与细化;针对暗原色图像在景深交界处存在白边现象采用求区域最大值法加以修正;并给出了自适应的求解全局大气光算法.实验结果表明,改进的暗通道去雾算法在获得满意的图像去雾效果的同时能大大提高图像去雾算法的速度,能满足工程上的实时应用要求.     

SOAMST目标跟踪算法的改进应用研究

基于视觉图像的飞行器目标跟踪中,一般要面临目标严重遮挡和目标大尺度形变等问题。为了实现这种情况下的准确目标定位和目标跟踪,提出采用融合卡尔曼滤波器的改进SOAMST算法:一方面利用卡尔曼滤波的递推与估计能力来解决目标运动过程中目标被遮挡的问题;另一方面使用基于大津阈值的改进SOAMST算法来处理运动目标的大尺度形变以实现目标的准确定位。实验结果表明,该算法能够处理运动目标的严重遮挡,实现对运动目标进行准确的定位和跟踪。     

基于暗通道先验的快速图像去雾算法

探讨了暗通道先验去雾算法的原理,针对暗通道先验去雾算法时间复杂度太大的缺点,提出用快速有效的巴特沃兹低通滤波器代替复杂的软抠图方法实现对透射率的平滑与细化;针对暗原色图像在景深交界处存在白边现象采用求区域最大值法加以修正;并给出了自适应的求解全局大气光算法.实验结果表明,改进的暗通道去雾算法在获得满意的图像去雾效果的同时能大大提高图像去雾算法的速度,能满足工程上的实时应用要求.     

基于数字图像处理的路面裂缝识别关键技术研究

为提升基于数字图像处理技术的高速公路路面裂缝自动检测识别技术的识别速度及识别率,对采集到的路面裂缝图像,通过均衡化处理增强路面裂缝图像,提出一种自适应的快速去噪方法可提升识别速度;对经过图像预处理的裂缝图像,采用大津阈值分割法提取出图像中的裂缝,并在此基础上施加适当的形态学方法加以修正.实验表明,该方法可以快速有效地识别图像中裂缝的类型、长度、宽度、面积等信息.