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文檔簡(jiǎn)介
1、圖像分割是模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向,具有廣泛的實(shí)用價(jià)值。在目標(biāo)檢測(cè)與分割的實(shí)際應(yīng)用中,經(jīng)常會(huì)遇到檢測(cè)與分割后的圖像輪廓模糊等情況,影響到目標(biāo)檢測(cè)和分割的效果以及實(shí)時(shí)應(yīng)用。本文在對(duì)圖像分割的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行深入探討的基礎(chǔ)上,研究自適應(yīng)Otsu圖像分割算法,并將其應(yīng)用在與虛擬線(xiàn)圈相結(jié)合的交通視頻車(chē)型識(shí)別中。全文主要內(nèi)容如下:
1.本文在分析和總結(jié)國(guó)內(nèi)外研究成果和最新研究技術(shù)的基礎(chǔ)上,選取基于閾值圖像分割技術(shù)
2、作為研究的重點(diǎn),前期進(jìn)行了大量的調(diào)研分析與研究,比較各種基于閾值的圖像分割技術(shù)的特點(diǎn)。
2.針對(duì)傳統(tǒng)二維Otsu算法得不足,本文將絕對(duì)差和平均離差引入到閾值判別函數(shù)的設(shè)計(jì)中。先統(tǒng)計(jì)圖像目標(biāo)類(lèi)與背景類(lèi)各自類(lèi)內(nèi)的絕對(duì)差,得到總體類(lèi)內(nèi)絕對(duì)差之和;再統(tǒng)計(jì)目標(biāo)類(lèi)和背景類(lèi)兩類(lèi)之間的總體平均離差;然后把總體類(lèi)內(nèi)絕對(duì)差之和和類(lèi)間總體離差的商作為閾值識(shí)別函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其它閾值判別函數(shù)相比,通過(guò)優(yōu)化新的閾值判別函數(shù)得到的二維閾值,具有
3、了較好的分割效果,能夠更好地保留了目標(biāo)物的輪廓,而且計(jì)算量小。
3.傳統(tǒng)遺傳算法對(duì)交叉和變異做統(tǒng)一的操作,對(duì)收斂性有很大影響,往往會(huì)陷入局部最優(yōu)解,這是一個(gè)經(jīng)典難題,目前有很多學(xué)者都針對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行研究,本文根據(jù)不同的適應(yīng)度值對(duì)種群進(jìn)行分類(lèi),對(duì)不同的種群采用不同的交叉方法和變異概率,即采用基于海明距離判別的交叉方式、基于動(dòng)態(tài)變化的變異概率,一定程度上避免了陷入局部最優(yōu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明了應(yīng)用改進(jìn)的遺傳算法所得到的最優(yōu)閾值顯然
4、要好于傳統(tǒng)遺傳算法能夠更早的得到最優(yōu)解,也更加接近全局最優(yōu)解,一定程度上克服了傳統(tǒng)GA算法的“早熟”問(wèn)題。
4.通過(guò)對(duì)圖像采集卡采集到的視頻序列的車(chē)道位置設(shè)置虛擬線(xiàn)圈,提出了一種基于多幀考慮的線(xiàn)圈區(qū)域內(nèi)灰度變化來(lái)檢測(cè)車(chē)輛的到達(dá),并運(yùn)用Otsu算法對(duì)特定區(qū)域運(yùn)動(dòng)的車(chē)輛進(jìn)行目標(biāo)提取,獲得車(chē)輛的幾何特征,通過(guò)對(duì)幾何特征的分析,從而實(shí)現(xiàn)的對(duì)車(chē)型的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明了該方案能夠較為準(zhǔn)確地識(shí)別出到達(dá)檢測(cè)區(qū)域的車(chē)輛車(chē)型,系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性也能夠得
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