一种基于改进块匹配算法的运动车辆检测

针对传统块匹配算法计算量大、光照变化较敏感和实时性差的缺陷,本文对块匹配算法进行了相关研究,提出了改进算法。首先把两幅彩色图像转化为灰度图像,并通过概率松弛标记算法获得边缘图像,计算相邻两幅图像的差分图像得到运动区域,然后将差分图像与边缘检测图像相与得到运动区域的边缘信息,再进行匹配得到位移矢量场并对其进行矢量中值滤波,最后通过顺序区域增长将运动车辆分割出来。实验结果表明:本文方法相对于传统方法平均检测时间降低约58ms,而平均检测率提高了约6.7%。这种算法鲁棒性强、实时性好。

一种基于改进块匹配算法的运动车辆检测

在传统的基于块匹配算法的运动车辆检测中,因为直接对灰度图像进行匹配而带来计算量大、光照变化较敏感和实时性差的缺陷。针对这些问题,提出了基于概率松弛标记算法的块匹配算法,先通过概率松弛标记算法求取灰度图像的边缘,然后通过块匹配算法根据匹配的相似度得到位移矢量场,并对其进行矢量中值滤波,最后通过顺序区域增长把运动车辆分割出来。实验结果表明,这种算法鲁棒性强、实时性好,与传统算法比较在效率大幅度提高的情况下准确率也得到了一定的提升。