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复杂背景下的交通信号灯综合识别方法

山东大学学报（工学版） 2014年第2期44卷 64-68,75页

作者：佀君淑朱文兴沙永贺山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

针对复杂背景下多类型交通信号灯的自动识别问题,提出一种基于亮度分割、K均值聚类及前景直方图分析相结合的识别方法。首先通过亮度分割、几何特征分析和分类统计方法对信号灯进行自动定位;然后利用K均值聚类算法判断信号灯颜色;最终... 详细信息

针对复杂背景下多类型交通信号灯的自动识别问题,提出一种基于亮度分割、K均值聚类及前景直方图分析相结合的识别方法。首先通过亮度分割、几何特征分析和分类统计方法对信号灯进行自动定位;然后利用K均值聚类算法判断信号灯颜色;最终通过分析信号灯前景直方图对信号灯类型及其包含的方向信息进行判断,从而实现信号灯的自动识别。实验结果表明,该方法对不同场景下的不同类型信号灯均具有很高的识别准确率,证明了该方法的高可靠性和广泛适用性。

关键词：交通信号灯识别自动定位亮度分割 K 均值聚类前景直方图

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夜间图像无参考图像质量评价

夜间图像无参考图像质量评价

作者：陈正豪中国矿业大学

学位级别：硕士

近些年来随着图像应用领域的不断扩展,图像使用的需求也日益高涨,这其中也蕴含着潜在的巨大市场,如何快速的从成千上万的图像中选取图像质量较好的图像,无论是对于个人还是企业来说都是一个巨大的需求。图像质量评价应运而生,这其中无... 详细信息

近些年来随着图像应用领域的不断扩展,图像使用的需求也日益高涨,这其中也蕴含着潜在的巨大市场,如何快速的从成千上万的图像中选取图像质量较好的图像,无论是对于个人还是企业来说都是一个巨大的需求。图像质量评价应运而生,这其中无参考图像质量评价,由于无需参考图像、使用成本低、易于移植等多方面的优点逐渐受到各方的青睐。这其中,夜间图像虽然属于图像中的一个场景,但是其却拥有着场景常见性、应用广泛性以及图像特殊性等特点。同时专门针对于夜间场景的质量评价研究还鲜有人涉及。综上所述,表明了进行夜间场景下的夜间图像的质量评价研究的迫切性和必要性。本文通过分析了夜间图像的特点,进而简述了夜间图像无参考图像质量评价面临的问题和困难,针对夜间图像的特点提出了两种有效的无参考图像质量算法,具体创新点如下:一、提出了一种基于HSI颜色空间的夜间图像无参考图像质量评价算法。以往常用的图像评价方法都只对图像的单一通道,即亮度通道进行一些列处理计算。通过实验分析夜间图像的失真对亮度通道影响最大,但色调分量图、饱和度分量图同样有着不可忽视的失真,并且,色调分量图和饱和度分量图的失真也会影响夜间图像的感知质量。本文考虑对HSI的三个分量提取亮度特征、对比度特征以及结构特征,最后,将提取的上述特征和训练集的主观MOS值一并输入到支持向量回归(SVR)中进行模型训练,通过实验证明该算法可以很好的预测夜间图像质量。二、提出了一种基于亮度分割的夜间图像无参考图像质量评价算法。根据HVS,由于人眼对不同亮度区域的敏感度是不同的,所以在不同的亮度区域起主要作用的视觉特征也是不一样的,此时只直接对图像提取全局特征是不够准确的,本文主要思路是利用某种基于亮度的分割算法,将图像根据亮度等级分为亮、暗、正常亮度区域,再对不同的区域提取出不同的起主导作用的视觉特征,即对不同亮度区域提取信息熵以及颜色特征,同时,本文还综合考虑了全局特征对图像质量的影响,提取了对夜间图像质量至关重要的亮度特征和纹理特征,随后将上述提取的特征与训练集数据利用支持向量回归(SVR)进行训练,最后使用训练集对所得的模型进行测试和分析,通过实验表明所提算法预测出的图像质量与人眼的感知质量高度一致。该论文有图20幅,表13个,参考文献83篇。

关键词：图像质量评价夜间图像亮度分割 HSI颜色空间

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X射线灰度图像伪彩色增强方法研究

中国安防 2014年第9期 82-84页

作者：李霄中国人民公安大学警务信息工程学院

在一些特殊情况下,要求不同物体所呈的图像具有不同的颜色,从而增加可疑物的可识别性。本文基于计算机图像处理功能,针对灰度X射线安检图像提出了两种伪彩色增强办法,分别为亮度切割法和伪彩色变换映射法。针对特定爆炸物X射线扫描图分... 详细信息

在一些特殊情况下,要求不同物体所呈的图像具有不同的颜色,从而增加可疑物的可识别性。本文基于计算机图像处理功能,针对灰度X射线安检图像提出了两种伪彩色增强办法,分别为亮度切割法和伪彩色变换映射法。针对特定爆炸物X射线扫描图分别使用这两种方法,得到伪彩色增强的不同效果。实验表明爆炸物的灰度图像运用亮度切割法能有效提高图像的对比度,处理后边缘也更加清晰。

关键词：伪彩色处理亮度分割伪彩色变换映射安检

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一种快速农田目标分割方法的实现

潍坊学院学报 2006年第4期6卷 1-3,16页

作者：张红霞张铁中宋健中国农业大学北京100083

机器视觉在农田自动导航中发挥着越来越重要的作用,本文在分析农田图像的特点后,利用EXG对RGB图像进行灰度化。在分析各种分割算法的基础上,提出了基于亮度的分割算法。通过对不同时期的农田图像进行处理,证明该算法简单,速度快,可以满... 详细信息

机器视觉在农田自动导航中发挥着越来越重要的作用,本文在分析农田图像的特点后,利用EXG对RGB图像进行灰度化。在分析各种分割算法的基础上,提出了基于亮度的分割算法。通过对不同时期的农田图像进行处理,证明该算法简单,速度快,可以满足导航中目标提取的实时性需求,同时具有一定的通用性。

关键词：农田图像机器视觉亮度分割