基于NSCT的低能见度图像边缘检测算法

针对PM2.5雾霾图像能见度低、边缘检测困难的问题,提出了一种采用非下采样轮廓波变换（NSCT）的边缘检测方法。首先对PM2.5雾霾图像进行NSCT分解,然后寻找由同一粗尺度系数分解而来的两个细尺度相邻子带系数,对其求差值,再通过差值图的模极大点来确定边缘点,最后通过NSCT域尺度内和尺度间的融合得到完整边缘图像。实验表明,对雾霾图像,该边缘检测方法所获取的边缘完整、定位准确并且噪声点少。     

基于深度相机的室内障碍物检测算法

常用的背景差分法、GrabCut等图像分割算法存在分割效率较低且易受环境噪声干扰等问题,导致室内移动机器人对障碍物的检测精度不高,为此本文提出一种融合深度信息的目标分割算法,并在此基础上实现较高精度的障碍物尺寸测量.首先通过SSD网络模型得到障碍物的检测框,将检测框中图像转换到H SI颜色空间,并根据得到的饱和度和亮度...     

基于Hermite算法的曲线拟合

通常人们获取的数据是不连续的点,必须对它们进行分析处理。使用插值和拟合之后,可以从不规则的事物中找到其内在的规律,从而指导实践。本文研究了Hermite算法,通过实验得到了很好的曲线拟合效果。     

基于Hermite算法的曲线拟合

通常人们获取的数据是不连续的点,必须对它们进行分析处理。使用插值和拟合之后,可以从不规则的事物中找到其内在的规律,从而指导实践。本文研究了Hermite算法,通过实验得到了很好的曲线拟合效果。     

基于目标检测的激光雷达道路边缘检测算法

道路边缘检测是自动驾驶车辆环境感知的重要组成部分,有效地从点云数据中提取道路边缘信息,有利于进行目标检测以及可行驶区域检测。针对点云道路边缘检测问题,提出了一种考虑车辆等道路参与者对道路边缘检测带来干扰的解决方案。首先,采用地面点云分割算法,将原始点云分割成地面点云和非地面点云;其次,根据车辆等道路参与者的固有特性,采用点云聚类算法对点云进行聚类,并将符合车辆等道路参与者特性的非地面点云进行滤除;再次,根据道路边缘点云在二维平面内,能够有效地遮挡激光发射中心点与非道路边缘点之间的连线,从而提取道路边缘点云;最后,采用随机抽样一致性(random sample consensus, RANSAC)算法对道路边缘点云进行多项式拟合,并使用扩展卡尔曼滤波器对道路边缘进行跟踪。实验结果表明,所提点云道路边缘检测算法能够消除车辆等道路参与则对点云道路边缘检测的影响,且算法满足实车实时性和鲁棒性要求。     

基于暗通道的单幅图像雾天低能见度检测算法

针对传统能见度检测方法存在成本较高,需要人工标定等问题,提出了一种基于暗通道先验的单幅图像雾天低能见度检测算法.首先,基于暗通道先验得到图像透射率图,根据透射率图来初步判断图像是否处于低能见度范围;其次,计算图像三通道剩余能量比之间差异的加权平均值;最后,计算出图像能见度检测值.实验表明所提出的单幅图像雾天能见度检测算法能有效反映图像能见度.     

基于相机响应常态性的图像真伪检测方法研究

目前图像处理和编辑软件的迅速发展使得图像伪造和篡改变的更加简单,同时也使通过视觉检测来区分图像真伪变的更加困难。为此,从数码相机成像特性出发,深入研究其成像原理及相机响应过程,将传感器曝光度转换为图像亮度的非线性映射过程描述为最大后验概率模型。根据不同相机响应的物理特征不一致原理,提出了一种基于相机响应常态性的图像真伪检测方法。实验结果表明,本文方法可以获取较高的正确识别率。     

基于曲线拟合的投影算法的研究

用地理坐标传感器进行定位时,经常会存在一定的偏差,分析了其产生偏差的原因,以及当前常用的投影地图匹配算法的优劣性.提出了在曲线拟合原理上融合投影算法,对坐标数据进行修正,能够有效地提高线路匹配的准确率,具有很好的现实意义;最后在实际应用中对该算法做了检验.     

基于数字图像处理技术的高速公路能见度检测

通过对大气能见度计算的理论分析,提出了一种基于图像处理技术的高速公路能见度测试系统。该系统以TMS320C6713型高性能DSP芯片为核心,包括模拟图像采集电路、A/D转换电路、图像存储器、电源管理模块和数据通信模块的高速公路能见度测量仪的硬件结构,采用灰度修正、自适应阈值化和背景分离算法计算大气能见度。研究结果表明:该方法能够适应高速公路周边环境的气候多变性,其测量精度可达到±13%,符合高速公路2 000 m内±20%的测量精度要求。     

阀芯曲线拟合算法

提出一种计算机拟合阀芯曲线的算法，以一系列相对开度得到一系列相对流量，从而产生不同的理想流量特性，该算法可用于阀芯的ＣＡＤ 和ＣＡＭ．     

阀芯曲线拟合算法

提出一种计算机拟合阀芯曲线的算法,以一系列相对开度得到一系列相对流量,从而产生不同的理想流量特性,该算法可用于阀芯的CAD和CAM.     

基于深度学习的轻量级道路障碍检测算法

道路障碍检测是智慧交通和无人驾驶的重要组成部分。针对道路障碍检算法的参数量过大、占用内存过多、难以在内存和算力有限的设备中使用等问题,本文提出一种轻量级的道路障碍检测算法。在YOLO v4的基础上,使用MobilenetV3作为模型的主干网络,减少模型参数,提高检测速度;改进模型中的PAN结构,将主干网络中更浅层的特征图提取融合,改善小目标检测不佳的问题;在特征融合部分加入ECA注意力机制提升网络整体精度;提出一个新的DBR模块,使网络整体相比之前更加轻便。使用改进后的模型在自制数据集中进行检测,与Mobilenetv3-YOLO v4相比,精度提升5.24%,参数量降低35.5%,F达43.8,满足实时应用的技术要求,表明模型可以嵌入到小型移动设备,达到良好的实时效果。     

基于灰模型白化响应的边缘检测算法

为获得更好的图像边缘,提高机器视觉的检测精度,提出一种新的基于GM(1,1,C)模型白化响应的图像边缘检测算法.该算法用原图相邻的若干像素点值构建GM(1,1,C)模型,计算出相应像素点的白化值,得到原图像素点的像素值与相应白化值之间的误差.依据边缘像素点的像素值与非边缘像素点的像素值相差大而不满足GM(1,1,C)建模条件,从而导致边缘像素点白化值出现较大误差的特点,实现图像的边缘检测.实验证明:该算法在无噪声和有噪声的情况下均有效;建模像素数量越少,抗噪能力越强,但对边缘的检测能力会下降;建模像素数量越多,边缘的检测能力越强,但抗噪能力下降.     

基于实景图像的道路限速标志检测算法研究

在基于道路图像的交通标志识别系统中,关键步骤之一就是对图像中的交通标志能够快速有效地检测.以分析限速标志为例,根据限速标志的特点在图像中寻找到其所在的位置并提取出相关区域,为图像的识别做好前期准备.为了提取出交通标志,采用了颜色预处理、形态学滤波、二值化后的连通域处理和圆的检测等方法.实验表明,该方法能有效地从实景图像中提取出含有交通标志的区域.     

基于3D激光雷达的实时道路边界检测算法

针对室外自然环境下无人自主地面智能车辆的道路检测问题,提出了一种基于3D激光雷达的道路边界检测算法.算法的原理是:根据道路区域与非路区域之间存在的高度跳变的特性,首先提取道路的可通行区域,然后把得到的障碍网格图利用线性鉴别分析(LDA)的分类的思想划分出最佳的左右非路区域,进而拟合得到道路的边界信息.试验结果表明,该边...     

基于HCS12XS单片机的道路检测算法研究

智能车的一项关键技术就是对周围环境的感知、分析能力,如何利用已有的传感器使智能车获得更多、更准确的信息成为越来越多的研究者的目标。本文以全国大学生飞思卡尔杯智能汽车竞赛为背景,以飞思卡尔半导体公司的MC9S12XS128单片机为核心,初步探讨了利用图像传感器获取道路信息的方法及实现手段,并创造性地运用模式识别中常用的霍夫变换来提取道路特征参数,为控制策略提供了可靠依据。     

基于边缘提取和特征跟踪的道路检测算法

研究了汽车辅助驾驶系统中的计算机视觉问题，一方面，用小波变换对高速公司上的道路边缘进行检测，另一方面，利用灰度以及几何特征实时跟踪和检测车道边缘，通过建立道路边缘模型，采用数据模拟合的方法确定边界轨迹方,程从而估算出公路的延伸方法，实现汽车的自动防偏，并为解决汽车智能辅助驾驶系统的避障问题提供了有力的保证。     

基于冲击响应的目标P特征检测算法研究

研究目标冲击响应P特征检测算法 (PFD) .首先介绍如何由冲击雷达所获得的观测中求取目标的冲击响应 ;然后以目标冲击响应为模型以SVD技术为主要手段提出了一种具有良好效果的模型判阶方法 ;建立了以模型阶为判决统计量的P特征检测算法 ,并进行仿真实验 ,获得了满意的结果 .     

基于灰模型白化响应的边缘检测算法研究

边缘检测是图像分析与处理的重要基础,一直是视觉领域研究的活跃课题。本文深入研究了一种新的基于GM(1,1,C)模型白化响应的图像边缘检测算法。该算法用原图相邻的若干象素点,构建GM(1,1,C)模型,算出相应象素点的白化值,得到原图像素点亮度值与相应白化值之间的误差。依据边缘像素点其亮度与非边缘像素点亮度相差大而不满足GM(1,1,C)建模条件,从而导致边缘像素点白化值误差大的特点,实现边缘检测。实验证明该算法的有效性和具有一定的抗噪能力。     

一种基于曲线拟合的可逆信息隐藏算法

利用差值直方图偏移算法来预测像素差值实现可逆信息隐藏.提出了一种基于曲线拟合的可逆信息隐藏方案,该方案将图像划分成大小相等的块,每一块转化为相应的序列,序列中奇数坐标值用于曲线拟合,通过曲线拟合得到预测值,预测值减去产生差值的当前位置的像素即得到差值计算.秘密数据被嵌入在具有不同解释的差值直方图中,根据阈值来实现可逆信息的隐藏.实验结果表明,该算法不仅提供了高容量信息隐藏,而且峰值信噪比较其他算法更优,取得了良好的视觉效果.