灰度序列图像中结合互相关法与梯度特征的阴影去除算法

在视频监控场景下的目标检测中,运动的阴影会对所检测目标的准确性造成不利影响.为了去除运动阴影的干扰,提出了一种结合灰度比值的四方向梯度与归一化互相关(NCC)特征的阴影去除算法.首先在灰度序列图像中计算前景与其对应背景灰度的比值;其次根据阴影区域的相邻像素灰度比值变化改变很小,通过计算灰度比值的四方向梯度均值来判断阴影并加以去除;最后为了避免运动目标被误去除,考虑到运动目标与背景的相关性差异远远大于阴影与背景之间的相关性差异,结合归一化互相关特征来保留目标,以确保运动目标的完整性.定性和定量的实验结果分析表明,该算法在阴影去除率和保持目标完整性方面优于其他阴影去除算法.

基于灰度梯度联合二值图的抗干扰指针仪表自动识读方法

无人值守机器人在智能配电房进行设备状态检测过程中,需对配电房内的各类指针式仪表进行自动化识别判读。对于方型指针式仪表检测过程中出现的大角度倾斜、阴影与反光干扰,提出一种基于灰度梯度比值阵与联合二值图的抗干扰指针识别算法。在表盘定位过程中,提出基于灰度直方图峰值检测与灰度梯度比值阵相结合的方法,有效消除了边框阴影的干扰,实现四条边框方向的定位;在指针识别过程中,提出基于联合二值图的方法,有效增强了表盘中的指针信息,并通过Hough直线检测与线段聚类,最终进行倾斜校正从而获取指针角度。利用C++语言与OpenCV视觉库在计算机中进行算法实现与验证,结果表明,该算法在强干扰条件下仍表现出较高的鲁棒4生和精度,具有较高的应用价值。