基于CDF9-7小波和自适应Otsu算法的视频字幕分割

提出了一种基于CDF9-7小波和自适应Otsu算法的视频图像字幕分割算法。首先从视频中截取视频图像,并对其进行灰度化等预处理,其次对预处理后的图像进行CDF9-7小波变换,获取其水平和垂直的高频分量HH,然后使用自适应Otsu算法分割出该高频分量图像中的字幕区域。实验表明,该算法分割效果良好,具有一定的鲁棒性和自适应性。以这些区域为基础,可以进一步完成诸如视频字幕识别等图像分析、理解和识别操作。

智能手机PCBA圆形焊点轮廓自适应提取

智能手机印刷电路板装配(printed circuit board assembly,PCBA)集成度高、焊点间隙小,小视场下成像易引入噪声,圆形焊点边缘粘合、断缺现象明显,导致圆形焊点轮廓提取准确性不高.为此,提出PCBA圆形焊点轮廓自适应提取算法.首先,采用引导滤波算法,在有效地抑制噪声的同时捕捉圆形焊点边缘梯度信息;其次,依据自适应OTSU分割算法实现焊点区域分割,采用8邻域边界跟踪算法及Canny算子提取圆形焊点轮廓信息;最后,利用圆形焊点的轮廓几何特性和边缘滑动窗口机制对轮廓信息进行筛选,从而获得更精细的圆形焊点轮廓.在实验设备采集的90幅PCBA图像数据集上与3种典型方法进行实验的结果表明,所提算法的精确率、召回率、F值分别为96.96%,97.88%,97.42%,运行时间为310 ms,可快速、有效地提取出PCBA圆形焊点轮廓.

多算法融合的疲劳驾驶监测算法设计与实现

现实中基于图像处理的疲劳驾驶监测往往因环境的变化而具有不确定性。监测算法不规范,以致于疲劳驾驶监测任务很具有挑战性。为了解决此问题,提出了一种基于多算法融合的动态滑动窗口算法框架。首先利用Adaboost算法识别人眼,然后改进Otsu算法来自适应各种不同环境;进而提出动态滑动窗口算法来得到睁闭眼之间的最佳阈值;最终,利用改进的PERCLOS算法估计疲劳驾驶状态的不同级别。针对环境的变化采用睁闭眼判断窗口随人眼特征变化而更新的策略,系统使用摄像头实时捕获人眼图像,并在PC机上进行仿真测试,可在130-150ms之间实现不同疲劳状态的识别。实验结果表明,此算法框架能够有效、快速的分辨驾驶员不同的疲劳状态。