由于城市人口的不斷增加,機(jī)動車需求量呈上升趨勢增長,因車輛的普及隨之帶來了一系列的交通問題,最為明顯的就是交通事故的逐年增多。而造成交通事故發(fā)生的最主要原因就是車輛駕駛者不遵守交通規(guī)則,不能夠保證安全駕駛。為了更好管理和規(guī)劃道路上的車輛,智能交通系統(tǒng)的開發(fā)被國內(nèi)外政府及相關(guān)研究機(jī)構(gòu)廣泛關(guān)注,車輛違章行為檢測技術(shù)作為智能交通系統(tǒng)中不可或缺的一部分,具有重要的研究價值。隨著圖像處理、模式識別等技術(shù)手段的快速發(fā)展,基于視頻分析的多種智能控制系統(tǒng)方面的研究也越來越多。本文首先對圖象預(yù)處理的相關(guān)知識進(jìn)行了研究,詳細(xì)介紹了圖像灰度、圖像濾波、邊緣提取、膨脹腐蝕、空洞填充等算法。在運動目標(biāo)檢測過程中,首先介紹了一些常用的運動目標(biāo)檢測算法,并分析了這些算法的優(yōu)缺點,詳細(xì)介紹了Vibe算法的原理和實驗過程。在傳統(tǒng)的Vibe算法基礎(chǔ)之上進(jìn)行了改進(jìn),在Vibe算法的背景建模階段使用擴(kuò)大樣本鄰域范圍進(jìn)行選取的方法;使用動態(tài)背景度量的方法,自適應(yīng)調(diào)整Vibe算法的閾值,使其能夠適應(yīng)動態(tài)背景下對檢測結(jié)果造成的影響;使用基于邊緣信息的陰影去除方法,消除陰影對檢測結(jié)果的干擾。經(jīng)過與傳統(tǒng)Vibe算法的實驗結(jié)果對比,改進(jìn)... 

【文章來源】：沈陽理工大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

中值濾波輸出結(jié)果圖

第2章圖像預(yù)處理-11-己確定，本文因?qū)⑵浞椒☉?yīng)用在二值化圖像的前景目標(biāo)中，將種子像素點的顏色定義為黑色，用其填充二值化圖像中不連通區(qū)域的白色像素點，經(jīng)過空洞填充運算后，得到完整的前景目標(biāo)。空洞填充[11]的基本步驟如下：首先將原圖像向外延伸1到兩個像素點，并將像素點填充為背景顏色黑色，防止因為目標(biāo)太大而使目標(biāo)邊緣和圖像邊緣重合，之后對圖像進(jìn)行填充操作，以黑色的種子像素點為起點，將圖像背景存在不連通區(qū)域的黑色像素點經(jīng)過漫水填充都轉(zhuǎn)換成白色像素點，將得到的二值化圖像取反，得到新的二值化圖像，此時新二值化圖像上白色像素點都是目標(biāo)內(nèi)部空洞的集合，去掉延伸的區(qū)域，將填充好的圖像進(jìn)行裁剪為原圖像的大小，將此時的二值化圖像與原始的二值化圖像相加，得到的圖像就是目標(biāo)內(nèi)部空洞填充好的圖像，如圖2.6所示為目標(biāo)空洞填充的結(jié)果圖。圖2.6目標(biāo)空洞填充的結(jié)果圖Figure2.6targetfiguretheresultsofcavityfilling2.6邊緣檢測邊緣檢測就是將圖像中各物體的輪廓信息使用邊緣檢測算子檢測出來，各物體的邊緣信息表現(xiàn)物體內(nèi)部在與邊緣附近的像素點灰度變化極其明顯，邊緣檢測的目的就是要檢測出這些灰度值發(fā)生明顯變化的區(qū)域，邊緣就是一個區(qū)域的結(jié)束，也是另一個區(qū)域的開始，大部分算法是根據(jù)增強(qiáng)灰度變化的區(qū)域，減小灰度變化較慢的區(qū)域的微分來實現(xiàn)的邊緣檢測在圖像處理被廣泛應(yīng)用，常見的邊緣檢測算子有Laplacian（拉普拉斯）算子、Sobel算子、Canny算子等，利用邊緣算子來分割圖像。2.6.1Laplacian算子Laplacian（拉普拉斯）算子是n維的歐式空間中的一個二階微分算子，它的二階微分比一階微分邊緣定位能力更強(qiáng)[12]，但因拉普拉斯算子具有旋轉(zhuǎn)不變性，

沈陽理工大學(xué)碩士學(xué)位論文-14-要的時間更多，但對圖像的邊緣檢測效果更好，Canny算子的優(yōu)越性能使其在圖像處理領(lǐng)域中應(yīng)用最為廣泛，本文選用Canny算子作為邊緣檢測算子。(a)原圖(b)Canny邊緣檢測(a)Originaliamge(b)Cannyedgedetection(c)Laplacian邊緣檢測(d)Sobel邊緣檢測(c)Laplacianedgedetection(d)Sobeledgedetection圖2.8三種邊緣檢測方法對比Fig2.8Comparisonofthreeedgedetectionmethods2.7本章小結(jié)本章主要講述了圖像處理當(dāng)中的一些基本理論知識以及常見的圖像預(yù)處理方法，包括圖像的灰度化與二值化、圖像濾波、直方圖均衡化和圖像形態(tài)學(xué)處理等,研究了幾種邊緣檢測技術(shù)對圖像進(jìn)行邊緣提取和連接，并使用Canny算子對圖像邊緣進(jìn)行提取，是道路上黃線獲取和車輛輪廓獲取的關(guān)鍵步驟。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于高斯-椒鹽噪聲的濾波算法[J]. 張旭濤.  計算機(jī)科學(xué). 2019(S1)
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碩士論文
[1]基于機(jī)器視覺的交通壓線判別方法研究[D]. 胡鵬.西安科技大學(xué) 2017
[2]基于深度圖像繪制中的空洞填充[D]. 曹東華.重慶大學(xué) 2016
[3]基于多特征級聯(lián)分類器的消防通道車輛檢測技術(shù)研究[D]. 陳瀚.重慶大學(xué) 2016



本文編號：3590437