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邱一川

作品数:2 被引量:12H指数:1
供职机构:同济大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国际科技合作与交流专项项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇专利

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇多特征融合
  • 2篇车辆
  • 1篇形态学处理
  • 1篇图像
  • 1篇图像序列
  • 1篇交通场景
  • 1篇车辆阴影

机构

  • 2篇同济大学

作者

  • 2篇张亚英
  • 2篇邱一川
  • 1篇刘春梅
  • 1篇闫春钢
  • 1篇蒋昌俊
  • 1篇陈闳中
  • 1篇刘春梅

传媒

  • 1篇中国图象图形...

年份

  • 2篇2015
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于多特征融合的车辆阴影消除方法
基于多特征融合的车辆阴影消除方法,包括如下步骤:(1)读取图像序列,获取当前帧;(2)进行背景建模,对背景帧和当前帧以帧差法提取车辆前景,对前景进行二值化和形态学处理;(3)对运动目标区域进行阴影评估;(4)对车辆前景区...
蒋昌俊陈闳中闫春钢张亚英刘春梅邱一川
文献传递
多特征融合的车辆阴影消除被引量:12
2015年
目的提出一种基于颜色特征和边缘特征相融合的算法,实现对复杂交通场景中车辆阴影的检测和消除。方法首先,通过经典混合高斯背景建模方法建立背景模型,以帧差法获取运动目标前景。其次,针对复杂多变的交通道路场景,采用串行融合策略检测车辆阴影。对运动目标前景基于边缘特征检测阴影之后,再进行RGB颜色特征方法检测阴影,此过程中利用边缘差分、形态学处理等运算以达到更好的阴影消除效果。为提高算法效率,对前景区域进行阴影评估,从而判断是否有必要进行阴影检测和消除。结果通过与统计参数法SP、统计非参数法SNP、两类判定性非模型法DNM1、DNM2等算法的对比,本文算法的阴影检测率和阴影识别率分别有大约10%的提升。实验结果表明,该算法能够有效消除车辆阴影,具有良好的准确性和鲁棒性。结论本文算法结合颜色和边缘两种特征,弥补基于单个特征方法的单一性,降低由于阴影区域边缘复杂、车辆颜色与阴影颜色相近等原因造成的阴影误检率,阴影消除效果良好。
邱一川张亚英刘春梅
关键词:多特征融合
共1页<1>
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