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针对道路交通车辆检测问题,提出了一种利用边缘特征与垂直投影结合的运动车辆阴影消除方法。先用混合高斯背景模型提取出背景,利用背景差检测出运动车辆区域,再用区域填充去掉目标区域的噪声,最后利用边缘特征与垂直投影结合,消除阴影。 相似文献
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目前常见的字符分割法有垂直投影法,聚类分析法,连通域分析法,模板匹配法等方法,本文对车牌字符进行粗分割处理采用最小外围矩形框包围法,为了减少分割时的干扰,本文使用改进的Bernsen法对字符进行二值化;去除牌照区域边框使用线型滤波器;使用投影法处机动车理牌照字符的粘连和断裂等问题。 相似文献
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李建春 《内蒙古科技与经济》2023,(20):105-107
文章针对牛非接触测量中的识别与分割过程进行研究,提出了一种牛图像识别与分割方法。此方法对牛的图像进行灰度化、二值化和形态学处理,获取连通域并对连通域进行筛选,实现牛的识别和定位;然后依据识别信息对图像进行裁剪,最大限度地减少背景的影响。采用区域生长法和K聚类法对图像进行分割并向坐标轴投影,依据投影信息对图像进行分区。在不同区域选择两类算法中的最优结果作为输出,组合后获取最终分割图像。此方法对牛的头部、腿部、花纹部分和阴影部分均有较好的分割效果。 相似文献
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《西藏科技》2015,(10)
由于自然、历史及地理条件的制约,西藏各流域内经济社会发展相对滞后,流域综合规划程度较低,严重制约了流域内一系列水利工程前期工作的开展,延缓了水利工程建设进度,同时严重影响了区域经济社会发展和人民生活水平的提高,与西藏水利跨越式发展的思路不相适应,为此,西藏自治区启动了44条重点流域综合规划编制工作。文章以藏曲流域为例,通过选取抵偿高程面及任意带高斯投影建立独立坐标系来减小高程投影变形和高斯投影变形的影响。研究结果表明,藏曲流域长度变形以高程投影变形为主,独立坐标系下高程投影变形显著小于国家标准3°带坐标系,且高斯投影变形也明显减小,各测区的综合变形值均在限值范围内,满足国家规范的精度要求。 相似文献
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远程微小目标图像粘连区域存在孔洞和震荡突变问题,使得传统针对微小图像粘连区域分割模型,容易产生过分割现象,分割效率较低,获取的分割结果存在较大的偏差,提出了一种优化马尔科夫随机场(MRF)的分割方法,塑造远程微小目标图像优化分割模型,采用改进势函数获取MRF的条件概率,处理图像的粘连分割问题,全面分析图像分割区域的相对高度和面积,通过优化的MRF标记准确分割区域和过分割区域,运算过分割区域同邻域的紧密度,采集紧密度最大的领域并与之融合,实现远程微小目标图像粘连区域的高精度分割。实验结果说明,所提模型可对远程微小目标图像的粘连区域进行准确分割,准确率为97%。 相似文献
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高斯1投影和兰伯特投影在GIS中的应用探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
文章系统地介绍了(宽带)高斯投影、兰伯特投影的定义、性质与应用,着重讨论了中纬度地区制图范围地图投影在GIS中的选择,探讨了兰伯特投影与(宽带)高斯投影在GIS中选择的优劣和实用性。 相似文献
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提出了一种基于最小生成树的分割方法。该方法受到水在地形表面自由流动的启发,根据各个像素之间的位置关系和大小把每一个像素点都分配到一个最小生成树上去。为了保证分割目标的连续性和完整性,在算法中增加了梯度计算的漏点检测,通过该方法在数字图像分割中的应用,结果表明:基于最小生成树的分割方法能够准确地刻画目标区域的轮廓,尤其是分割图像局部目标,能够保证分割目标的完整,有利于后续的图像分析,模式识别。 相似文献
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根据车牌区域的灰度分布特征,提出一种定位车牌区域并进行字符分割的新方法。该方法先利用车牌区域灰度分布特征,对车辆图片进行粗定位并得到车牌上下边界;再根据车牌区域字符紧密性特征,利用垂直投影方法初步得到车牌的左右边界;然后根据字符宽度和间距进一步修正车牌的左右边界,最后根据字符宽度和间距的比例进行字符分割。经实验证明,该方法具有在复杂背景下适应性好、抗干扰、实时性好、定位精确等特点。 相似文献
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针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出利用颜色信息进行运动目标检测和分割的算法。首先采用色相和亮度两个彩色分量加强图像中的颜色差异,使用OTSU算法对图像进行阈值分割,同时结合RGB颜色空间启发式肤色聚类,确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中,以数学形态学方法进行自适应运动区域预测,运用改进的OTSU算法,提高了分割速度。实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速运动有较强的鲁棒性。 相似文献
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为实现限速交通标志的快速准确识别,采用模板匹配对限速交通标志进行识别。首先图像进行倾斜校正,并在HSV颜色空间进行分割,提取感兴趣区域(ROI),然后利用垂直投影分割字符,最后通过和模板字符进行匹配,比较两者相似度来识别字符。实验结果表明,该方法能够有效分割出限速交通标志的字符,并能准确的识别出标志。 相似文献
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《科技通报》2016,(7)
针对HIFU超声图像中目标的自动识别和分割进行了研究。提出了一种结合了动态阈值分割和K-最近邻(KNN)纹理分类方法的全自动图像分割方法。首先对图像进行预处理,减小噪声干扰。然后进行动态阈值分割,得到包括目标轮廓在内的很多轮廓。同时利用KNN纹理分类方法对预处理后的图像进行分类,其中用到的纹理特征通过灰度共生矩阵计算得到。接着将动态阈值分割结果与KNN分类结果做一个与运算,与运算以后的结果通过形态学操作和区域滤波就得到准确的目标区域轮廓。从对HIFU超声图像的分割结果和对该方法的评价结果来看,该全自动图像分割方法是可行并且有效的,有可能进一步将其投入实际应用中去。 相似文献
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体绘制增加折射光学效果,能够明显地增强三维空间层次关系,但折射体绘制对原始数据的噪声非常敏感。在本文中我们提出了一种基于高斯迭代滤波的折射体绘制方法。首先在数据预处理阶段对CT数据进行高斯迭代滤波,然后采用阈值法把CT数据分割为不同区域,通过折射率传递函数映射为不同的折射率,最后根据Shell定理对体数据进行折射体绘制。结果显示绘制质量得到了显著提高。 相似文献
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对模糊图像的多尺度分割,是解决许多计算机视觉处理问题的基础。传统的图像分割算法采用基于小波变换的局部特征匹配方法,无法有效去除光照的干扰,对运动目标图像的分割效果不好。提出一种基于模糊图像边缘能量特征提取的运动目标图像的去光照干扰分割方法。计算去光照干扰后的运动目标图像振幅分量和频率分量,采用混合函数控制曲线方法生成运动目标图像时间序列,计算每个尺度下计算运动目标图像的边缘能量特征,进行图像区域特征的非同态块匹配分割,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,实现了运动目标图像的准确分割,去除了光照干扰。仿真结果表明,该算法具有分割结果准确,抗干扰能力较好,图像分割质量较优。 相似文献
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