江苏省自然科学基金(BK2010366)
- 作品数：10 被引量：141H指数：9
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- 相关机构：南京大学南通大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>
- 基于有序点集距离的形状匹配算法被引量：1
- 2015年
- 针对基于豪斯多夫距离的匹配算法存在时间复杂度高、较难处理部分匹配和无法精确对位等问题,提出了一种改进的基于有序点集距离的形状匹配算法.该算法利用轮廓点集的有序性,动态计算点集之间的匹配关系.算法首先计算曲线的轮廓点曲率,并根据匹配代价作出匹配矩阵,然后基于匹配矩阵的连通情况来判断2幅图像是否匹配,最后依据最短连通路径附近的像素点分布来确定最终的匹配点.实验证明,本算法能加快匹配速度,较好地处理部分曲线匹配,并能确定匹配轮廓点到点的一一对应关系.
- 朱鹏伟李勃王云烨陈启美
- 关键词：曲率匹配矩阵豪斯多夫距离
- 基于亮度特征的PTZ视频能见度检测算法及实现被引量：18
- 2011年
- 为解决现有视频能见度检测方法的不足,提出一种基于亮度特征的PTZ视频能见度检测算法:提取路面的兴趣域,获得所选像素的高度一致性;利用基于Nagao滤波的区域增长算法得到精确路面区域,去除路基、车辆的影响,获得所选像素的亮度一致性;在路面区域中,提取反映路面亮度变化的对比度曲线,找寻亮度曲线特征点,通过消光系数计算图像中人眼可分辨最远像素;结合摄像机标定换算出最大能见距离。实验结果表明,该算法与人眼观测效果一致,准确率达到96%以上,检测误差在10 m以内,与能见度的对比度算法相比较,操作简单、抗干扰强、准确率高。
- 张潇李勃陈启美
- 一种视频雨滴检测与消除的方法被引量：10
- 2013年
- 降雨天气往往导致监控视频质量下降.本文提出首先在对数图像处理(Logarithmic image processing,LIP)框架下利用灰色调约束检测出候选雨滴,进而利用主成分分析(Principal component analysis,PCA)方法计算每个候选雨滴的倾斜方向并构建其概率密度分布函数,利用Mean-shift算法估计该分布函数的峰值,作为检测到的雨滴降落方向,然后,通过方向约束去除候选雨滴中的干扰噪声.最后,文章采用一种加权的重构方法消除雨滴.实验证明,算法能够有效检测并去除各种场景中的雨滴.
- 董蓉李勃陈启美
- 关键词：均值漂移主成分分析
- 基于透射率空间与色彩纹理相关性的图像分割被引量：24
- 2015年
- 针对传统基于图论的分割算法对纹理丰富的图片产生较多误分割的问题,提出一种基于透射率空间和色彩纹理相关性的分割算法,采用LMS人眼视觉模型和彩色对数图像处理模型(LIPC)将RGB三通道转换为耦合性更低的透射率三通道,离散小波变换分解得到纹理特征,与透射率色彩特征构成联合特征集,考虑到纹理和色彩特征值域范围不同,采用马氏距离代替欧式距离计算特征向量距离。实验结果表明改进算法较传统算法概率边缘指数提高约12%,全局一致性误差降低28%。
- 王云烨李勃董蓉陈惠娟陈启美
- 关键词：图像分割人眼视觉模型离散小波变换
- Canny色彩边缘检测及分类新方法被引量：13
- 2012年
- 为了解决传统边缘检测方法可能造成的边缘丢失、边缘定位不准、伪边缘、边缘不连续等问题,提出一种改进的Canny算子,用色彩张量表示光照准不变微分式,计算出新的图像边缘的梯度幅值,从而实现彩色图像边缘的精确提取.实验结果表明,改进的Canny检测器可以检测并分类各种色彩边缘.利用边缘检测品质因数Q改进Canny检测器的性能,并进行定量评价,结果表明,该方法降低了色彩边缘检测的误检率和错检率,有效提高了边缘检测器的性能.
- 丁文李勃陈启美
- 关键词：CANNY算法边缘检测
- Contourlet-SIFT特征匹配算法被引量：18
- 2013年
- 基于局部特征的匹配算法中SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法性能好,应用广泛,但其描述子的维度高、匹配耗时大,对局部相似区域的匹配鲁棒性差。为此,该文提出一种Contourlet-SIFT特征匹配算法。在尺度空间下提取旋转不变特征,对特征及其邻域进行Contourlet变换,由各方向子带分解系数的均值和标准差构建全局纹理描述向量,根据向量间欧氏距离的大小进行特征点排序,选取距离较小的前1%的特征再进行SIFT最近邻比值匹配。实验结果表明该算法对亮度差异大、相似区域多的图像的匹配性能优于SIFT,在保证尺度、旋转、视角等不变性与SIFT相当的同时,匹配速度大为提升。
- 陈抒瑢李勃董蓉陈启美
- 关键词：图像处理尺度不变特征变换CONTOURLET变换
- 基于SIFT特征的目标多自由度mean-shift跟踪算法被引量：22
- 2012年
- 传统的mean-shift跟踪算法不能跟踪目标的旋转、缩放运动,且常常因此造成定位不准.鉴于此,将尺度不变特征变换(SIFT)特征检测融入到mean-shift跟踪过程,提出SIFT特征点的尺度变化与目标的尺度变化成正比,特征点主方向变化与目标旋转角度一致,给出了基于SIFT特征的自适应目标尺度、方向计算方法,且利用带方向、可变带宽的椭圆核改进传统的mean-shift跟踪方法.实验表明,该算法能够较好地跟踪目标的旋转、缩放运动,定位也更准确.
- 董蓉李勃陈启美
- 关键词：尺度不变特征变换均值漂移目标跟踪
- 基于车型聚类的交通流参数视频检测被引量：11
- 2011年
- 单目摄像机成像丢失深度信息,且PTZ(Pan/Tilt/Zoom)摄像视频场景多变,导致交通流参数提取误差较大.提出了一种基于车型聚类的交通流参数检测方法.在改进的摄像机自标定成像模型中,提取PTZ参数变化下的透视投影不变量"伪形状特征",对其进行基于贡献率算法的车型聚类分析,以车型均高代替实际高度,获取车辆的长宽,进而计算道路空间占有率,并提升车速检测精度.测试表明实时性较高,车型聚类自适应于不同场景,平均准确度为96.9%,车长计算精度优于90%.
- 吴聪李勃董蓉陈启美
- 基于局部自适应色差阈值的彩色图像边缘检测被引量：13
- 2012年
- 为了使彩色图像的边缘检测器更符合人眼对图像信息的分辨情况,防止视觉不敏感区域的边缘的过检测问题,该文提出一种自适应色差阈值的估计方法并与不同的色彩梯度算子结合应用于彩色图像的边缘检测中。构建包括亮度掩模与对比灵敏度的局部色差可视阈值的权重因子,结合局部背景亮度以及亮度与色彩的空间频率对人眼视觉的影响。利用信噪比(SNR),Pratt因子与时间复杂度对提出的算法的抗噪性与边缘定位的准确性以及时间代价进行定量评价,表明该算法能准确检测出图像边缘且有效地抵抗噪声对图像的干扰。
- 杨娴李勃丁文陈启美
- 关键词：边缘检测
- 基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测被引量：13
- 2015年
- 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面;结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso-NN组合模型.结果表明:Lasso-NN模型在路网交叉口对未来15min交通流数据预测的误差率低于9.2%;在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.
- 蒋士正许榕陈启美
- 关键词：短时交通流预测神经网络
