自动定位彩色图像中的文本

提出一种适用于万维网搜索、彩色图像索引和视频索引等多种应用的彩色图像文本定位方法.算法采用多尺度图像分割方法把彩色图像分割为一系列可能包含文本的图像块,用连通区域方法确定每一个文本图像块中文本的精确位置和大小.采用多颜色图像分解方法提取具有相似颜色的连通区域,通过聚类相邻的连通区域得到文本的位置和范围.利用一个图像数据库来测试本文算法,试验表明算法具有较高的正确率.     

基于分形编码拓扑特性的图像检索

为了更有效、更准确地进行图像检索，提出了一种利用分形编码这项重要的拓扑特性来处理图像索引的新方法，即将图像经分形编码，首先得到每张图像的迭代函数，然后将其伴随图像存人数据库中，成为该图像的索引文件最后对数据库进行搜索时，则通过对此索引文件的比对来找出与查询图像相似的图像。反观使用其他方法建立的图像索引数据库，则无法证明其建立的索引文件具有上述特质。实验显示，图像经过分形编码所表现出的几何性质以及独特的有效性和鲁棒性，证明该方法是一个更有效率、准确度高的检索方法。     

利用同步检测线方法的火车运动跟踪

提出一个利用概率模型的火车运动跟踪新方法.基于铁路中车辆运动轨迹的特点,利用同步检测线方法跟踪火车运动.在介绍SDL概念和结构化视场之后,描述了该方法的三层概率模型,最后给出一个应用实例,计算结果表明这种方法可以有效地解决火车的运动跟踪问题.     

一种用于人脸识别的三维人脸模型重建方法

针对以往三维人脸模型重建算法实用性差、算法复杂度高、需要通用人脸模型和对噪声敏感等缺陷，提出了一种计算量小、无需通用人脸模型的三维人脸模型的重建算法。该算法在人工辅助确定特征点的基础上，利用能量函数最小的约束关系实现深度图的初步融合，然后运用改进ICP算法获得隐式的三维人脸模型。通过对获得模型的变换和投影，可产生不同姿态的二维人脸图像。实验结果表明，融合平均误差仅为1．32毫米，效果逼真。和其它算法相比，它还具有存储资源消耗少、算法稳定性高等优点。     

基于DSP TMS320C6x的实时图象处理系统

以ＤＳＰ ＴＭＳ３２０Ｃ６２０１为核心处理器,设计一种通用的实时图象处理系统。该系统可以满足当前的远程监控、电视电话、会议电视、道路交通管理等诸多视频／图象处理与传输领域应用的需求。文中对系统的硬件资源选择、工作流程、算法处理时间等关键问题进行了详细地讨论。最后以Ｈ．２６１采集、编码系统为例分析了算法的实现过程和系统的实时性能。     

基于单片机的CF卡复制系统

介绍了CF卡的物理结构和工作原理,给出了CF卡之间复制的原理图和复制流程,并实现了CF卡扇区之间的复制工作。     

车辆视频导航中道路检测方法研究进展

视频导航以其获取信息丰富、对环境影响小、成本低廉等诸多优点成为了辅助车辆自动驾驶和陆地自主车(ALV)常用的一种自动导航方式,而从视频导航图像中检测出道路区域则是实现视频导航的基础和关键。对近年来车辆视频导航过程中道路检测的实现算法进行了回顾和分析,并对道路检测算法以后的研究方向进行了探讨。     

应用于公交客流统计的机器视觉方法

为了提高公交客流高峰期时的客流检测准确率,提出了一种可以应用于嵌入式平台的基于机器视觉的客流检测方法。该方法以提取乘客的头部轮廓特征作为主要手段,采用针对非标准圆形,即类圆检测的改进型Hough变换,并针对Hough变换结果进行了结合模糊置信度的感知聚类,有效地去除虚假候选头部轮廓,从而实现视场中每个乘客的准确定位。现场实验结果表明,应用该方法进行公交客流统计,准确率可达85%以上。     

基于Dempster-Shafer证据推理理论的ALV视觉信息融合

本文针对Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ（Ｄ－Ｓ）证据推理理论所存在的问题进行了新的推广,同时考虑证据的相关性与冲突性而修正了Ｄｅｍｐｓｔｅｒ组合规则,并将推广后Ｄ－Ｓ理论应用于ＡＬＶ实际非结构化道路网环境中视觉信息的融合,研究并探索了信息融合实际应用中诸多具有较大难度的问题,取得了有意义的结果。     

基于四线激光雷达的校园道路的检测与跟踪

道路跟踪是机器人视觉导航的一个重要任务.相比单线激光雷达,四线激光雷达具有信息量大,可靠性高的优点.对检测到的数据点进行直线拟合,并融合4条扫描线信息获得融合道边.在对路面点进行平面拟合后,可以测得较稳定的道边高度.同时在获得的候选直线段中,进行岔口检测,能检测出T型和十字型岔口.根据车体的运动信息,进一步构造卡尔曼滤波器对道边和岔口进行跟踪估计.校园环境的实验结果表明:该方法能够有效快速地检测和跟踪道边,并能对岔口进行可靠地识别与跟踪.