基于改进Canny算子的铁轨边缘检测方法

边缘检测是铁轨异物入侵检测的关键技术,针对铁轨图像边缘检测效果不佳的问题,设计了一种基于改进Canny算子的边缘检测算法.通过极值中值滤波平滑图像,提出加权系数梯度幅值和方向计算方法,并采用改进的迭代式阈值分割方法来确定Canny算子的最优高、低阈值,从而实现铁轨边缘的精确检测.对检测结果进行定性定量分析,结果表明,该方法提高了边缘检测定位精度,有较好的连续性、抗噪性能和清晰度.     

基于数字图像处理的直线型铁轨的自动识别

在铁路交通安全检测系统中,铁轨的识别是障碍检测物的关键。提出适合轨道数字图像的直线型铁轨自动识别算法。首先基于轨道图像的亮度特征和直线特征,综合应用Hough变换和边缘提取算法,检测出大量离散的共线像素点。然后建立直线方程,使检测到的直线连续化,根据线段斜率特性和线段长短滤除多余的线段。最后根据提取到的铁轨边缘轮廓得到图像中的铁轨位置信息,为铁路图像信息提取分析打下基础。用MATLAB编程实现了该算法,通过大量仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于小波变换的陆轨两用车铁轨图像边缘检测

为了能够实时采集铁轨图像以实现陆轨两用车在站台与铁轨之间顺利切换,介绍了一种基于多尺度小波变换和自适应阈值的图像处理方法,选用二次B样条小波对图像传感器采集到的铁轨图像进行多尺度边缘检测,结合了非极大值抑制方法和自适应阈值方法提取最终边缘图像.对比几种经典的边缘检测算子,小波变换的图像边缘检测对铁轨图像的处理结果较好,实现了路轨两用电动车陆/轨转换的准确定位.     

数字电视节目中马赛克的检测算法设计与试验

本文提出一种基于马赛克块直线边缘检测并延长使其交叉标识的方法来检测图像中的马赛克。首先,对图像进行边缘识别;其次,对边缘图像进行霍夫变换来识别直线;最后,延长这些直线,通过其相交点来识别马赛克块。本算法基于OpenCV库函数实现,并通过大量计算对比和数据分析来寻找出最佳检测参数,完成预期实验。     

基于改进Canny算子的铁轨边缘检测方法*1

边缘检测是铁轨异物入侵检测的关键技术,针对铁轨图像边缘检测效果不佳的问题,设计了一种基于改进Canny算子的边缘检测算法。通过极值中值滤波平滑图像,提出加权系数梯度幅值和方向计算方法,并采用改进的迭代式阈值分割方法来确定Canny算子的最优高、低阈值,从而实现铁轨边缘的精确检测。对检测结果进行定性定量分析,结果表明,该方法提高了边缘检测定位精度,有较好的连续性、抗噪性能和清晰度。     

一种基于数学形态学的车牌图像分割方法

提出一种基于数学形态学的车牌图像分割提取方法.用修正后的形态学边缘检测算子对图像进行边缘检测,采用二尺度结构元素检测平均方法提高边缘检测的准确性,再用不同的结构元素对边缘图像进行形态滤波,以消除干扰.实验证明,该方法能快速准确定位分割出车牌图像,且计算量较小.     

一种新的基于边缘拟合的图像配准方法

为了克服罔像配准中计算效率与稳定性的两难问题,提出一种新的基于边缘特征的图像自动配准算法.利用小波变换对图像进行多尺度边缘检测,提高边缘榆测的稳定性;用直线拟合边缘,并根据几何特件、灰度特性为直线分配可信度;以直线对作为最小配准单位,利用马氏距离计算直线对之间的匹配程度;配准过程采用加权投票算法确定变换参数,每次投票根据直线对之间的匹配程度及各直线可信度拥有不同的权重.实验表明木文算法快速稳定,在没有任何先验知识的情况下,能够有效的配准存在相似变换关系(平移、旋转和尺度)的图像.     

机械零件直线边缘亚像素定位方法研究

直线是视觉图像中重要的基元特征.建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子,利用LOG算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘,然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由Hough变换提取直线边缘像素点,最后采用基于最小二乘原理的直线拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测直线.对空间矩算子亚像素定位算法与像面直线亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明提出的基于空间矩亚像素边缘定位算法与像面直线亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性.     

一种快速稳定的倾斜文档校正方法

在文档扫描数字化过程中会出现倾斜,依据文档图像自身的线条和文字行特征,提出了一种快速而稳健的文档校正算法.该算法首先对文本进行数学形态学处理、边缘检测,然后利用直线拟合技术得到直线,从中筛选出有代表性的直线,通过直线与主轴方向的夹角检测出角度,最后对图像进行旋转校正.通过实验验证以及与目前具有相关代表性的方法对比,论证...     

序列图像轴对称物体中轴线提取方法

针对轴对称目标三维姿态参数中的偏航角、俯仰角的提取问题,提出了一种自动提取目标中轴线方法.该方法运用自适应Canny算子检测目标边缘,改进的Hough变换获得边缘图像中各条直线边缘的坐标点;通过优化的最小二乘算法将各条直线边缘的坐标点进行拟合获得边缘直线方程;结合序列图像中目标特性,检测出边缘直线中特定的两条平行直线进而获得目标的中轴线方程.实验表明:该方法能够有效地、高精度地提取轴对称目标的中轴线,提取的中轴线平均角度误差为0.022°.     

基于多参数的驾驶员疲劳检测系统

疲劳驾驶已经成为威胁驾驶员安全的重要因素.本文设计了一种融合眼睛状态和心跳速率变化的驾驶员疲劳检测系统,分别研究了驾驶员疲劳时眼睛状态和心跳速率的变化规律,改进了已有的疲劳检测算法以适应驾驶环境.由于融合了眼睛检测子系统和心跳速率检测子系统,该系统既减小了光照等环境因素的影响,又克服了心跳速率检测设备有延迟的缺点,具有更好的准确率.实验结果证明该系统具有良好的鲁棒性和实时性.     

特征检测与异常检测相结合的入侵检测模型

介绍了入侵检测技术的基本概念,讨论了几种常见的入侵检测技术,提出特征检测和入侵检测相结合的一种检测技术,建立了模型并分析了实验结果,发现其检测性能更好。     

网络入侵检测技术研究

对入侵检测作较全面的综述性介绍，首先从入侵、入侵检测的概念出发，接着介绍入侵检测的分类和入侵检测系统的模型，最入对入侵检测的各种方法进行简要分析。     

基于聚类的网络异常检测

探索一种基于聚类来识别异常的方法,这个方法不需要手动标示的训练数据集却可以探测到很多不同类型的入侵行为.实验结果表明该方法是可行的和有效的,使用它来进行异常检测可以得到探测率和误报率的一个平衡,从而为异常检测问题提供一个较好的解决办法.     

基于能量和循环谱的两步频谱感知

频谱感知是认知无线电的重要技术之一,它通过实时感知电磁环境以判断频谱空穴的存在。根据能量检测的检测时间短,以及循环平稳特征检测在低信噪比情况下的检测准确性高的优点,提出了基于能量和循环谱的两步检测算法。通过实验仿真表明,与循环平稳特征检测相比,两步检测的检测时间大幅度缩短,同时检测准确性也得到了提高。     

视频检测算法研究与FPGA实现

视频检测、跟踪、识别一直是智能监控、视频检索、模式识别相关领域研究的热点。在此使用FPGA作为系统的控制模块,实现了基于背景寄存检测算法的检测系统。该系统在满足实时性要求的同时,较好地完成了检测任务。并用在QuartusⅡ,ModelSim进行混合仿真,避免了硬件平台的限制,增加了实现的成功率。     

基于VC＋＋的超声波混凝土厚度检测软件的设计与实现

为检测混凝土厚度,研发了基于Windows平台的超声数据分析软件,并根据用户需求设计系统架构和模块功能,以提高软件的可靠性和易用性。该软件采用自定义数据格式,利用多种数字信号处理方法对原始数据进行分析处理,当发射器有效地监测到反射波时,软件根据收集到的数据计算出混凝土厚度。     

Fast-response low-ripple envelope follower

A novel envelope detector structure is proposed in this paper that overcomes the traditional trade-off required in these circuits. It improves both the tracking and keeping of the signal and thereby obtains great savings of capacitor area. At the same time, it cancels nonlinearities due to the use of switches when this technique is employed, such as nonlinearities caused by charge injection and, tenders high performance with small ripple (<1%), fast settling (0.4 μs) and high linearity.     

故障信号的分析与检测方法

讨论了小波变换及其基本性质,探讨了基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法。在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成分,使信号的奇点、突变点被放大,成为诊断故障信号的手段。     

A pattern recognition approach to tone detection

A pattern recognition approach is proposed for tone detection. Three basic tone features are extracted from the signal in the form of power, mean frequency, and spectral concentration. These three features are calculated for each signal sample taken during the decision interval and are represented by points in a three dimensional space.The actual tone detection function is then performed by partitioning the feature space in two decision volumes corresponding to the two alternatives (tone present and absent respectively) and by identifying the presence of associated clusters. A reject option is available when the decision volumes are not complementary, and allows the system to be insensitive to very noisy samples (e.g. impulsive noise).A non-linear classification method is presented which provides adaptive and robust detection in presence of non gaussian noise. Moreover global performance may be optimized on-line for unknown or time varying environments.Hardware and Software simulation results are presented and show good performance in presence of impulsive and interference noise.