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国家高技术研究发展计划(2007AA11Z227): 作品数：11 被引量：120H指数：6; 相关作者：李庆武石丹徐立中孟凡张学武更多>>; 相关机构：河海大学更多>>; 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金江苏省社会发展科技计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

一种基于红外成像的强反射金属表面缺陷视觉检测方法被引量：28: 2011年; 根据红外成像特性及金属表面缺陷区域灰度分布变化缓慢的特点,提出了一种基于小波纹理特性统计分析的铜带表面缺陷视觉检测方法。利用CCD视觉传感器获取受检金属表面的红外影像资料,引入一阶Haar小波分解红外图像,抽取4个小波特性,然后分别使用Hotelling T2和X2多变量统计法融合4个小波特性。最后根据统计值判别图像是否存在缺陷,并使用支持向量机对缺陷进行分类。比较分析了两种小波域多变量统计方法检测缺陷的性能。实验结果表明,Hotelling T2统计法在缺陷检测和识别方面的性能较好,对微小缺陷可达到92.8%的检测率和95.42%的识别率。; 张学武丁燕琼闫萍; 关键词：机器视觉统计分析红外成像支持向量机

基于模糊集理论的车道标志线精确检测被引量：1: 2007年; 为了解决复杂路面条件下车道标志线的检测问题,提出了一种基于模糊集理论的车道标志线精确检测方法。采用阈值分割、腐蚀、边缘检测等技术对交通图像进行处理;通过Hough变换粗略提取位于各车道标志线及其附近的所有亮点像素作为待分类的像素点,构成样本集;按照模糊聚类分析准则得到直线的斜率和截距,实现车道标志线的精确检测。实验证明了该方法的精确性和有效性。; 李庆武石丹孟凡徐立中; 关键词：HOUGH变换模糊集模糊聚类

基于视频的车型特征提取及识别方法研究被引量：4: 2010年; 基于模式识别方法进行车辆识别的关键是车型特征的提取以及分类器的设计。针对车辆的轮廓、车长、车高、面积和轴距等几何特征较难精确获得问题,设计了将含有较多有效信息的车辆图像灰度矩阵作为车辆描述特征,并通过基于PCA-LDA相结合的二次特征提取方法进行车辆识别特征的优化;分类器设计采用支持向量分类方法,根据"一对一"策略构造了三类车型分类器,并采用KNN方法进一步提高了SVM子分类器的分类准确率。最后对设计的方法进行了实验分析,结果表明本方法具有较好的识别效率。; 王慧斌芦蓉; 关键词：视频图像处理车型识别支持向量机

VIDEO MULTI-TARGET TRACKING BASED ON PROBABILISTIC GRAPHICAL MODEL: 2011年; In the technique of video multi-target tracking,the common particle filter can not deal well with uncertain relations among multiple targets.To solve this problem,many researchers use data association method to reduce the multi-target uncertainty.However,the traditional data association method is difficult to track accurately when the target is occluded.To remove the occlusion in the video,combined with the theory of data association,this paper adopts the probabilistic graphical model for multi-target modeling and analysis of the targets relationship in the particle filter framework.Ex-perimental results show that the proposed algorithm can solve the occlusion problem better compared with the traditional algorithm.; Xu FengHuang ChenrongWu ZhengjunXu Lizhong

基于Curvelet变换和全变差的图像去噪方法被引量：13: 2009年; Curvelet变换用于图像去噪可以较好地保留图像的细节信息,但在边缘处会产生"划痕"现象。采用全变差法进行去噪能保持边缘形状不变,但也会丢失图像的纹理等细节信息。为了充分利用两种方法的优点,将Curvelet变换和全变差相结合提出了一种有效的图像去噪方法。首先,对含噪图像分别进行Curvelet阈值去噪和全变差去噪。然后,将两幅去噪图像进行Curvelet融合,对于低频系数和高频系数分别采用加权平均和绝对值取大的融合算法。最后,将融合后的低频系数和各尺度高频系数进行Curvelet反变换得到融合后的去噪图像。实验表明,该方法能有效地降低图像噪声,又尽可能地保留图像的细节,其去噪效果明显优于单一Curvelet阈值法和全变差法。; 倪雪李庆武孟凡石丹范新南; 关键词：图像处理 CURVELET变换全变差图像去噪图像融合

基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法被引量：34: 2009年; 针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强算法。Contourlet变换是一种有效的方向多尺度变换分析方法,能在任意尺度上实现任意方向的分解。首先采用Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。引入非完全贝塔函数对低频子带系数进行处理,提升图像整体对比度;采用非线性增益函数对各带通方向子带系数进行处理,通过估计噪声水平设定阈值,抑制绝对值小于阈值的系数,增强大于阈值的系数。最后经Contourlet逆变换得到增强图像。实际实验结果表明,该方法可以有效地增强低对比度红外图像,无论是在视觉效果上还是在图像对比度评估值定量指标上均明显优于直方图均衡化、小波变换增强等方法,且能保持更多的图像轮廓特征,克服了这些方法对噪声增强过度和图像细节增强不足等缺点。; 石丹李庆武倪雪霍冠英; 关键词：图像处理图像增强 CONTOURLET变换红外图像

基于分块分类的智能视频监控背景更新算法被引量：12: 2010年; 针对传统智能视频监控中背景更新算法计算量大、对光照变化敏感等问题,提出了一种基于分块分类的背景更新算法.首先,根据视频序列获得初始的背景参考图像,采用背景差分法得到当前帧的差分图像.然后,将差分图像采用分块处理,按照子块的均值特征对各子块图像进行前景块和背景块的分类.最后,根据分类情况采用不同的背景更新策略,实现背景的实时更新.该算法以块为操作对象,相比单个像素处理时的计算量更小,运算速度更快.实验结果表明,新算法能较好地适应光照变化,背景更新效果较好.; 李庆武蔡艳梅徐立中; 关键词：图像处理智能视频监控背景差分分块

基于图像分块和Hausdorff距离的背景更新方法被引量：1: 2011年; 在图像测量、目标检测过程中,传统的背景更新算法对于背景的扰动变化过于敏感.为此,本文提出了一种基于图像分块和Hausdorff距离判断的背景更新方法.首先采用高斯混合模型初步得到背景,然后对图像进行分块,借助图像匹配的思想计算当前图像块和背景图像块的Hausdorff距离,判断是否满足背景更新条件.若满足,则更新背景;若不满足,则再通过计算其色调值的Hausdorff距离来决定是否更新背景.实验表明,新算法通过图像灰度、色调等多种参数判别,能较好地克服背景扰动变化的干扰,背景更新的效果较好,有利于后期的目标检测与识别.; 李庆武王敏陈琦程晓轩王丹; 关键词：图像检测高斯混合模型 HAUSDORFF距离图像分块

基于信赖域的序贯拟蒙特卡洛滤波算法被引量：6: 2011年; 针对系统状态估计、目标跟踪等是包含多源不确定性信息的非线性非高斯随机过程,提出了一种基于信赖域的序贯拟蒙特卡洛(Sequential Quasi-Monte Carlo,SQMC)滤波算法.该算法利用拟蒙特卡洛积分技术优化采样粒子在状态空间的分布特性,降低了滤波过程中的积分误差,提高了状态估计精度;同时,利用信赖域(Trust Region,TR)方法将采样粒子向高似然区域移动,减少了所需采样粒子的数目,降低了算法复杂度.实验结果表明:该算法有效克服了粒子贫乏和拟蒙特卡洛滤波计算复杂度高的问题,且在非线性系统状态估计精度以及目标跟踪的准确性上要优于粒子滤波和拟蒙特卡洛滤波等现有算法.; 徐立中丁晓峰王鑫吕国芳黄凤辰; 关键词：信赖域状态估计目标跟踪

虚拟线圈和模板链相结合的车流量视频检测方法研究被引量：2: 2010年; 在智能交通系统中,车流量检测对于准确提取交通参数起着重要作用。针对视频检测中虚拟线圈法由于环境和光照等因素影响导致检测不准确的问题,提出一种基于虚拟线圈法和模板链法相结合的车流量检测新方法。首先对采集的交通图像进行车道划分,根据虚拟线圈法设定判别准则,检测路面中的标记区域,同时运用相应的模板对车表面像素灰度变化均匀的区域进行标记,形成模板链,最后通过检测模板链实现车辆的检测。经过实验证明,该方法可以准确地检测出车辆,并具有较好的鲁棒性。; 王慧斌孟凡李庆武吴学文; 关键词：图像处理车流量检测虚拟线圈

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