基于CCD的待车数传感器研究——等待车辆图像的腐蚀—膨胀识别算法

城市交通系统是一个复杂系统 ,为实现城市汽车流实时响应控制 ,交通信息的实时采集和处理显得尤为重要。针对现有车辆检测器需对道路进行破坏性改造等问题 ,研究一种基于单幅、静态图像处理的CCD路口等待车辆数传感器。提出在对图像进行有效的预处理的基础上 ,采用腐蚀—膨胀识别算法 ,使系统实时检测出交通路口的等待车辆数 ,并以此作为城市交通信号控制系统实时决策的状态信息。通过示例证明了算法的实时性、健壮性及自动化的应用前景。

基于Python语言图像边缘检测算法的研究

本文介绍了基于Open MV微型机器视觉模块,采用Micro Python进行编程,通过摄像头采取实时图像,进行边缘检测以及腐蚀膨胀处理。并通过实验和研究,进一步分析了影响准确度的因素。

基于Python语言图像边缘检测及其算法分析

本篇文章针对基于OpenMV的微型机器视觉模块进行了介绍,利用MicroPython完成程序的编制,借助摄像头提取实时的图像,展开边缘检测并以腐蚀膨胀算法进行处理。同时经过缜密的实验以及科学的研究,对其精准度的干扰因素进行了更细致化的分析和研究。

太赫兹安检系统人体图像边缘物体识别

提出一种自动识别人体边缘物体的算法,用于太赫兹人体安检系统的人体边缘物体成像的识别。原始图像经过二值化、滤波除噪、填充、形态学腐蚀膨胀等预处理算法后,利用顺时针搜寻轮廓追踪算法标记图像轮廓坐标,对轮廓上各坐标点使用圆形模板占空比检测以及非极小、非极大值抑制算法筛选出所有的凸点和凹点,并根据相邻凸点和凹点组合特征及其横向距离约束实现边缘物体的识别。500幅测试图像实验结果表明:该算法对边缘物体可实现快速识别,误判率在2%以下;通过调整算法参数,可良好匹配安检系统的识别精度,从而达到匹配于系统的分辨极限;具有抗噪声能力强,识别速度快,识别精度高等优点。

复杂环境下解决势场法局部极小问题的路径规划方法

多年来势场法路径规划的局部极小问题就一直被广泛关注,针对人工势场法所固有的缺陷提出了一种改进的移动机器人路径规划方法.方法利用膨胀与腐蚀算法对机器人的工作空间进行预处理,来优化工作环境,并使用改进的势场法进行机器人导航,以改善其运动轨迹;另外通过设置子目标点使陷入局部极小的机器人快速"逃离"极小状态.仿真结果表明本文算法在复杂环境下解决机器人路径规划的局部极小问题是有效的.

基于暗原色先验的雾霾图像清晰度复原

传统暗原色先验算法处理单幅图像时间较长、复杂度较高,且图像质量有待提高。针对上述问题,提出一种改进的暗原色清晰化算法。应用Canny边缘算子定位大气光向量A值区间,并结合二分图算法确定A值,利用中值Rank变换型滤波处理透射率,较大程度地去除噪声并保持完整的边缘细节,采用膨胀和腐蚀方法进一步优化透射图。测试结果表明,与传统暗原色算法和Retinex算法等相比,改进算法的图像处理效率较高,生成图像的前景色彩鲜明,并保留了少量的雾气,使图像更加真实。

一种基于数学形态学的含噪、低对比度图像的边缘检测方法

提出了一种基于多方位小结构元素的抗噪膨胀腐蚀算法,通过实验证明,该算法对噪声图像和低对比度图像都能达到令人满意的检测效果,与经典的Sobel算子、Canny算子相比,具有定位准确,边缘连续、清晰,运行效率高等特点。

轨道车辆外轮廓超限实时检测系统的噪声分析与处理

针对轨道车辆外轮廓超限实时检测系统中图像噪声对超限实时检测可靠性、精度和检测速度的影响,对现场图像噪声进行了深入分析,优化了系统硬件设施与软件框架,对图像噪声处理软件算法进行了优化与改进。现场实测效果表明,系统检测稳定性、可靠性、精度与速度均得到很大的提高,满足了生产现场实时检测的需要。