一种改进的均值偏移算法及其应用

针对道路分割中遇到的问题,对均值偏移算法进行了改进,给出了它在道路分割中的应用.改进的均值偏移算法对原始图像进行了特征空间变换.整个道路分割算法融合了改进的均值偏移算法、相邻帧之间的场景变化信息和车体运动信息.该方法克服了在道路有分叉及道路边界方向特殊时由于建立简化的道路模型而带来的问题.与用未改进的均值偏移算法及其它分割方法得到的分割结果相比,该方法得到的道路边界准确,可靠性高,划分出了车辆能安全通行的路面部分.     

K均值聚类算法在海上目标识别中的应用

针对传统图像分割方法存在的弊端,本文采用K均值聚类方法对海上复杂背景下的目标识别进行研究。实验结果表明,采用该方法能够有效地进行复杂背景下海上目标的提取,并且保留目标的细节信息。     

基于特征融合的均值偏移目标跟踪算法

均值偏移目标跟踪方法采用颜色直方图对所选择的目标区域进行建模,由于颜色直方图是一种对目标特征比较弱的描述,当有遮挡等干扰因素时,算法效果欠佳,为了有效解决均值偏移目标跟踪算法不足而导致目标定位不准的问题,提出了将颜色特征中融入像素点空间位置特征的算法来实现目标跟踪.实验表明该算法能较好地适应复杂背景视频序列,改进了传统均值偏移算法的不足,提高了算法的鲁棒性和准确性.     

Spc控制图对均值偏移监测能力的分析

在现实生产过程中过程统计控制可能因存在不同可指定起因的事件,因而产生大小不同的均值偏移,但因各种spc控制图监测均值偏移能力不一,所以我将针对各种spc控制图可监测到均值偏移的尺寸和监测灵敏度作模拟探讨。根据其特性,使各种控制图互相互补,使监测过程波动更有效。     

基于Zigbee技术的人头识别系统设计

基于当前数据采集系统的发展状况,以人群密集场所的智能监控为目的,采用基于Zigbee技术的无线单片机CC2530,设计并实现了无线数据采集节点与接收节点,并结合硬件电路的特点以及系统的整体功能要求,开发了系统的下位机和上位机软件.     

基于SIFT特征的自适性目标识别技术

本文主要讨论了尺度不变特征变换SIFT（Scale Invariant Feature Transform）及其在目标识别中的应用。     

一种复杂图像目标的分割与识别

研究受光照等因素影响的表面灰度随机变化的空中图像目标的分割与识别。提出了改进的多阈值八邻域像素比较边缘检测算法,对得到的边缘像素进行填充,并在跟踪过程中消除轮廓上的短枝及图像干扰,最后采用快速多边形近似算法,用多边形顶角及目标形状因子作为特征对目标进行识别。     

彩色目标识别中的单通道目标分割方法

本文提出了一种用于彩色目标识别的使用综合色距函数进行彩色图像色彩分割的方法。通过引入反映目标色彩向量与参照物的特征色彩向量之判别的综合色距函数，可将彩色图像处理中的常规多通道处理过程简化在单通道内进行，实验结果表明不但大大降低运算量，而且还可省去多通道处理所必需的综合判别过程，使识别速度大大提高。     

基于多元统计的柑桔图像分割和目标识别

对含有复杂背景的彩色柑桔图像应用多元统计中的马氏距离分析法分别进行了图像分割和目标识别，对识别结果进行了分析，计算了不同条件下拍摄的柑桔图像中柑桔所占的面积比例。结果表明，马氏距离法在合理选择图像元素类别和各类别判定指标的情况下，经过对进行训练的样本空间进行确认，能够克服光照、复杂背景等因素的影响，较好地对柑桔彩色图像进行了图像分割，通过程序实现了目标面积比例的计算。     

基于均值漂移的SAR图像分割方法研究

本文主要讨论了均值漂移算法在图像分割中的应用,指出均值漂移算法是一个稳定的图像分割算法,该算法具有很强的适应性.对于遭受噪声污染的图像,它的分割效果会受到很大的影响.因此针对噪声特性,提出了用滤波器来改善基于均值漂移的SAR图像分割的方法.该方法的关键是设计合适的滤波器.基于该方法进行了图像分割实验表明,该方法可以改进图像分割效果.     

Image segmentation via mean shift and loopy belief propagation

This paper presents a novel approach that can quickly and effectively partition images based on fully exploiting the spatially coherent property. We propose an algorithm named iterative loopy belief propagation(iLBP) to integrate the homogenous regions and prove its convergence. The image is first segmented by mean shift(MS) algorithm to form over-segmented regions that preserve the desirable edges and spatially coherent parts. The segmented regions are then represented by region adjacent graph(RAG) . Motiv...     

融于图像多特征的路面裂缝智能化识别

路面裂缝形状不规则复杂程度高。传统路面裂缝识别技术需要对路面图像进行复杂预处理工作进行识别,不能自动化对路面裂缝图像进行分类。为提高对路面裂缝识别精度和效率,本文将基于深度学习方法提出一种自动识别路面裂缝并能减少图像预处理工作量的方法。首先,将原始图像切割为小样本图像,根据图像多特征进行分类,各选取相同类型样本2000张图像构建数据集;其次,利用双线性内插法对裁剪后图像进行上采样,凸显图像特征便于神经网络学习;最后,使用深度学习神经网络对训练样本进行特征提取训练模型。实验结果表明：ResNet101模型评估指标均优于其他深度学习模型和机器学习模型,模型测试精度达0.898,kappa系数为0.815。     

在线多线索动态手势识别

文章提出一种将运动和肤色特征相融合的多线索识别方法,利用差分运动检测降低复杂背景干扰,利用肤色在HSV空间中的聚类特性,采用多高斯模型,对每一个输入视频,将前50帧作为学习样本,在线学习出该视频的肤色分类器,解决了泛化性能低的问题;利用手势固有形状特征进行静态手势分割,采用基于仿射变换的块匹配法对动态手势进行跟踪。结果表明该算法能够较好地适应不同光照及复杂背景,同时满足实时要求。