基于图模型的道路检测方法

为解决城市环境低速移动机器人的道路检测问题,提出一种基于图模型的道路检测方法.首先,将道路图像划分为子图,计算子图特征向量,生成图模型结点集.然后,提出相近半径概念,计算相近结点边权值,生成图模型边集.在此基础上,采用基于最小生成树的结点合并规则对图模型结点进行合并,实现道路图像分割.最后,通过设置取样窗口,提取道路结点,分割出道路区域.通过实验分析道路检测精度与子图尺寸及阈值参数间的关系,研究采用灰度特征进行道路检测的可行性.实验结果表明,该方法能有效检测出不同类型道路图像中的道路区域,适用于道路检测.     

基于逼近增强算子的合成孔径雷达图像特征提取算法

针对含噪SAR图像的边缘检测效果不理想、边缘特征不明显等问题,提出一种基于逼近增强算子的合成孔径雷达(SAR)图像特征提取算法.该算法利用多尺度非均匀滤波将含有噪声与不合噪声的像素点的灰度值、结构元素以及区域内的像素加权灰度密度这三个特征进行区分,以达到去噪效果.采用基于增强算子的SAR图像检测方法,通过SAR图像的像素灰度值以及像素点分布密度均值来计算综合均值阈值,通过阈值来判断像素点是否属于边缘部分.在实验中,通过分别与基于修改的LSD算法、基于水平集算法以及基于核心聚类算法的SAR图像提取方法进行了对比分析,从对比结果可以得出算法在对含噪SAR图像进行边缘检测时可以得到更明显的边缘信息.     

边缘检测中的改进型均值滤波算法

针对传统高斯滤波器算法存在边缘模糊及局部伪影的问题,提出一种改进型均值滤波算法,以有效去除图像中的高密度脉冲噪声。通过求解图像直方图,检测图像直方图的左右2个峰值点,以查找出可疑的噪声点,进而使用灰度值确定其坐标。利用图像像素点周围灰度值的相似性,在局部窗口选择递归加权平均值代替被污染的图像像素点灰度值。结合自动选择Canny算子的双阈值方法,对灰度图像边缘进行检测。实验结果表明,该算法的算子滤波效果优于LOG算子和传统灰度Canny算子,且具有较好的稳定性。     

基于边缘连续性的边缘检测算法

针对传统的边缘检测算法抗噪能力弱、弱小边缘难以检测以及边缘图像容易出现断层等问题,本文提出了一种新的边缘检测算法。该方法首先对边缘进行提取,然后进行边缘连接。边缘是图像灰度突变的反应,像素点的梯度以该像素点为对称中心,由对称位置灰度有明显变化的像素点的个数加权得到。对梯度较大的像素点计算其方向,通过像素点方向的连续性进行边缘提取。为了克服边缘图像出现断层的缺陷,利用蚁群算法进行边缘连接 。实验结果表明,该方法有较强的抗噪能力,尤其对椒盐噪声,且可以有效地检测出灰度变 化不明显的边缘。     

一种新型的自适应模糊中值滤波算法

针对传统中值滤波算法不能很好地保护图像细节以及受严重噪声污染时性能急剧下降的情况,提出了一种新型的自适应模糊中值滤波算法。通过比较滤波窗口内像素点的灰度值与像素点灰度值的均值定义了模糊滤波系数,利用此模糊滤波系数对滤波方法进行加权,得到一种加权中值滤波器。通过对小窗口内的灰度值不等于最大灰度值和最小灰度值的像素点的检测自适应调整窗口大小,对超过设定的最大窗口的情况,噪声点的灰度值用四个相邻的已处理的像素点灰度值的均值进行替换。仿真结果表明,新算法具有较好的细节保护能力和较强的去除噪声能力。     

新的基于波传播的图像加密算法

提出了一种新的基于波传播的数字图像加密算法.该算法模拟波的传播过程,通过将该像素点原灰度值与波传到该像素点时的波的位移值相加来来改变图像上的像素点的灰度值,并将相加得到的灰度值模256作为最终加密后的值.在加密图像时可在图像上模拟多个波,选择多个不同的点为它们波源,进行叠加.该算法结合自适应图像加密技术,具有易于实现、计算简单的特点,在安全性和计算效率上也有很好的表现.实验结果证明了该算法的以上优点.     

LDA与LSD相结合的车道线分类检测算法

提出一种车道线分类检测算法。首先采用LDA对道路图像进行有针对性的灰度化,以便更好地区分车道线与道路。采用LSD算法检测灰度图像中的直线部分并确定车道线的方向。在此基础上,选取符合车道线灰度范围内的像素点。对远距离的像素点采用抛物线拟合,近距离的像素点采用直线拟合。同时,将检测到的车道线进行虚线实线的分类标记。最后结合视频序列的连续性对检测结果进行反向验证。实验结果证明,提出的方法对直道弯道检测均有很好的效果。算法的处理速度为每秒10帧左右,采用的测试视频的帧率为每秒15帧,基本满足实时性的要求。     

运动目标检测中基于灰度特征模型的背景消除方法

针对视频监控中运动目标检测时间复杂度高的问题,提出一种基于灰度特征模型的背景消除方法。通过提取视频图像像素的灰色特征,将视频图像中每个位置上的像素点用一个灰度特征集合来表征,并以此为依据计算各像素点灰度值与灰度特征集合中的像素点灰度值之间的距离,判别对应像素点的背景与前景状态,从而实现视频图像的背景消除。实验结果表明,该方法在处理效果接近的情况下,可以显著提升运动目标的检测速度,降低处理的时间复杂度。     

基于非线性滤波的万有引力边缘检测方法

将非线性滤波算子融入到万有引力边缘检测算法中,提出了一种新的边缘检测方法。通过计算图像中每个像素点的非线性梯度值,构造以该梯度值为自变量的归一化函数,用该函数值代替中心像素点灰度值对图像进行万有引力边缘检测。实验结果表明,同传统的边缘检测算法相比,此方法不仅边缘定位准确,而且对于各种噪声图像也具有良好的边缘检测效果。     

一种基于遗传算法的电容成像图像重建方法

提出一种基于遗传算法的电容成像图像重建方法.该方法以线性反投影算法图像重建结果作为初始图像,选取Tikhonov正则化指标作为适应度函数,利用遗传算法对初始图像重新进行优化处理,选择能够更好反映管道中不同相介质所在位置的像素点,并确定这些像素点灰度值的最大最小值,最后根据最大值和最小值确定像素点的灰度值.该算法充分利用遗传算法对低维空间高效的搜索能力,避免了应用遗传算法直接求取各像素点的灰度值,具有较高的效率.数值计算结果表明该算法对两相流不同流型分布具有良好的适应性,与Landweber方法相比,能在更短的计算时间的情况下,取得更好的重建图像.     

使用Bhattacharyya系数的道路自动提取

介绍了基于Bhattacharyya系数的小比例尺正射影像道路提取方法。首先假设道路点的灰度特征符合标准正态分布,建立理想道路模型,在影像中通过计算Bhattacharyya系数评价该位置为道路点的可能性,系数较大者为道路点。实验证明该方法具有一定的可行性。     

基于移动终端的道路边缘检测方法

面向自动驾驶技术,研究一种实时的道路边缘检测方法—MERD(Mobile Equipment based Road-edgeDetection).该方法基于智能移动终端的Android系统平台,将针对HSV图像的数学形态学方法和针对灰度图的Hough变换检测方法相结合,针对不同路段环境进行道路边缘检测.实验验证了该方法在处理傍晚路段、阴影较多路段等不同情况的道路环境时,能够提供较高准确度的实时道路边缘检测,为车辆的自动驾驶提供安全保障.     

Two-stage dither to enhance gray scales based on real-time motion detection in plasma display panel

In order to reduce gray scale loss in low and middle-high gray scale ranges which are caused by inverse gamma conversion and limited gray scale method for dynamic false contour (DFC) improvement, respectively, and enhance gray scales both in static and moving regions of an image, two-stage dither based on real-time motion detection method is proposed. Firstly, the image is divided into blocks, and the motion state of each image block is detected according to real-time motion detection method. So limited gray scale method to improve DFC can only be used in moving image blocks. Then, ordered dither and random dither combined with minor pixel separation (MPS) are used to improve gray scale loss caused by inverse gamma conversion and limited gray scale method, respectively. The experimental results show that motion detection can be implemented easily and the detection accuracy is more than 99.3%. The gray scales in moving and static image regions are all expressed smoothly while DFC is markedly improved.     

基于小波变换与灰色系统理论的图像边缘检测

多尺度边缘综合一直是多尺度思想中较难解决的问题。本文将灰色系统理论与多尺度边缘检测思想相结合．提出基于灰色关联分析和梯度方向的图像边缘宽度计算策略,并根据边缘宽度自适应地调整样条小波的滤波尺度参数,从而实现对有噪图像进行自适应尺度边缘检测。仿真结果表明本文算法不仅能有效地抑制噪声,而且对细节边缘和模糊弱边缘均有较好的检测效果。     

自主移动机器人自适应室外道路检测

目的 为降低室外自主移动机器人视觉导航中遇到的阴影、裂纹及道路边界不规则造成的道路检测算法不鲁棒性,提出一种每帧灰度阈值可调的快速自适应道路检测方法。方法 先采用2维离散小波进行道路图像分解与重构,比较各级小波重构后的近似道路图像,确定出不影响“路-非路”灰度二分类的最佳分辨率等级;在低分辨率尺度空间中,用灰度类间最大方差和类内最小方差共同构造适应度函数,采用改进的遗传算法对各帧道路图像进行阈值自适应分割,找到准确的道路边界,最近两边界中心位置即机器人行驶方向。采用小型陆地自主车作为研究平台,并在卡耐基梅隆大学（CMU）提供的室外移动机器人道路视频中进行算法测试。结果 本文方法能够在具有阴影、裂纹、光照度变化的道路条件下鲁棒分割出道路边界,机器人可以平均30 km/h的速度在有较严重阴影干扰的校园道路上行驶,视觉系统的处理速度平均可达到20 ms/帧。结论 本文方法比传统的灰度直方图分割法表现出更强的环境自适应性,可实现较为鲁棒的室外道路检测,并可作为室外自主移动机器人非结构化道路检测的一种鲁棒性较强的方法加以推广。     

利用张量投票的机载LiDAR点云道路骨架线提取

针对机载LiDAR数据中道路骨架线检测存在的噪声干扰问题,结合道路多层特征显著性,提出了一种基于道路最大宽度快速确定最小尺度因子的张量投票道路骨架线提取方法。将预处理后三维道路点云转化成二维强度图像,最小尺度因子参与图像球张量投票,利用极性特征分割道路边缘点;为了进一步增强道路线状特征,利用新的最小尺度因子再次进行球张量投票和棒张量投票,填补道路空洞,顺滑道路边界;细化处理获取道路骨架线。与数学形态学方法相比,该方法在噪声背景的道路数据中提取的道路线精度更高。     

基于立体视觉的移动机器人导航方法的研究

提出一种新颖、有效的移动机器人导航方法.首先利用归一化RGB值的特性和几何封闭性提取出道路区域和可疑障碍物区域;然后利用重投影以及灰度相似性剔除路面水迹及裂痕;接着对障碍物区域进行局部视差连续性约束下的相似性匹配,并构造障碍物的最大包围盒;最后对连续二帧图像进行色调均值和方差的匹配以估计障碍物的相对速度,利用不同的策略进行避障.道路区域和障碍物区域的提取实验以及避障的仿真实验验证了该方法的有效性.     

数学形态法在超宽带SAR 道路边缘检测中的应用

超宽带SAR由于杂波模型多样化,当使用传统的基于单一杂波统计模型进行边缘检测时容易造成虚警高,定位精度差,边缘不连续,处理时间长等问题。基于数学形态学思想, 提出了一种多方向多尺度结构元素的二值形态学边缘检测算法,先对原始图像进行二值化处理,再运用多方向多尺度结构元素进行循环闭-开形态运算得到多个方向结果图,最后将各方向结果图进行融合得到最终的图像边缘。与传统边缘检测算法的对比实验表明,本文提出的算法由于采用了多尺度结构元素并且结合了图像的灰度信息,图像边缘检测虚警低,定位精确,耗时短,边缘更连续。     

基于混沌粒子群的车道线检测算法

为解决在恶劣天气、光照条件变化和路面信息干扰等情况下的车道线检测识别率低的问题,提出一种采用核Fisher线性判别分析灰度变换以及混沌粒子群的车道线检测算法。将高维的RGB彩色图像通过最佳鉴别投影向量投影到低维的子空间,通过混沌粒子群算法,根据车道线特征,遍历粒子取值范围内的空间,寻找适应度函数最大的解,根据最优解获得的直线参数在图像上拟合车道线。实验结果表明,所提算法能够实现各种道路情况下的车道线检测功能,验证了该算法具有良好的鲁棒性。     

基于Multi-Path RefineNet的多特征高分辨率SAR图像道路提取算法

为解决现有高分辨率SAR图像道路提取算法自动化较差、普适性不高的问题,提出了一种基于多路径优化网络的多特征提取算法。首先,对SAR图像进行Gabor变换及灰度梯度共生矩阵变换,获取丰富的道路特征信息,联结级联优化网络和残差网络形成多路径优化网络;然后,对SAR原图、获取的低级特征图和标签图进行训练,充分利用每层网络提取的道路特征获取初始分割的道路结果;最后,利用数学形态学运算连接初始道路断裂处并去除虚警。利用所提算法对不同分辨率的SAR图像进行道路提取,实验结果表明,该算法在提取SAR图像道路方面适用范围广且道路提取效果佳。