江苏省科技厅基金(BE2011747)
- 作品数：7 被引量：61H指数：4
- 相关作者：陈启美李勃董蓉陈湘军王云烨更多>>
- 相关机构：南京大学江苏理工学院南通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省科技厅基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 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
- 车载智能终端上下文感知及系统实现被引量：2
- 2015年
- 仅依靠路网固定设施远不足以实现车、路感知,车载终智能终端含GPS、重力传感、图像等实时多元异构数据,便于与网络系统云端交互,是道路感知有力的补充.为此,专题研究了上下文感知内涵、移动摄像的标定手段等,继而设计并实现了基于移动上下文传感的终端系统,包括网络分层架构、数据动态采集、上下文处理、信息发布等.基于上下文感知的移动终端系统具有实时性、易便性、普适性、覆盖盲区等优点,为交通监管、应急处理和公众出行服务提供了重要手段,代表了智能交通(ITS)的发展方向.
- 陈湘军施静静张鹏陈启美
- 关键词：智能移动终端上下文感知数据融合
- 低清晰视频的“白化-稀疏特征”车型分类算法被引量：3
- 2015年
- 车型识别分类,对低/高速行车道划分、流量统计,特别是超长/重、危险品车的识别具有现实意义.实验室曾提出的基于尺度不变特征转换SIFT、方向梯度直方图HoG视频检测方法抗干扰能力弱,在因道路环境差、网络拥塞随机造成图像模糊时,往往误判.为此,在机理上,分析比较了上述分类算法与特征白化、稀疏编码算法的局限或优势,提出了适应低清晰度视频的"白化-稀疏特征"车型分类算法.该分类算法采取PCA白化技术特征数据预处理、超完备基的凸优化迭代,从而获得稀疏编码特征数据.经与SIFT-SVM算法的现场图像检测比较,其在图像模糊条件时的分类准确率也能达到90%,一般优于93%,均耗时约0.04s.
- 黄毅陈湘军阮雅端陈启美
- 关键词：车型分类视频检测
- 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
- 车辆图像稀疏特征表示及其监控视频应用被引量：5
- 2016年
- 针对传统车辆图像特征在复杂场景下响鲁棒性和泛化能力低的问题,提出了车辆图像稀疏特征表示方法,并实现了基于稀疏特征的车辆图像支持向量机线性分类器,构建了基于稀疏特征和背景建模的监控车辆分类识别应用框架.与传统方法相比,该方法将车辆图像表示成字典集的低维稀疏线性组合,提高了特征表示泛化能力,能适应实时性监控视频分析的需求.实验结果表明,基于稀疏特征的车辆识别准确率比传统方法明显提升,并在低分辨率、阴影、遮挡等复杂场景下有较好的鲁棒性.
- 陈湘军阮雅端陈启美叶飞跃
- 关键词：智能交通系统
- 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
