基于颜色对抗和旋转对称的路标检测算法

本文针对禁止和警告标志提出了一种基于颜色对抗和旋转中心投影的检测方法。颜色对抗来源于人眼视觉机制中存在的相互对立的红/绿、黄/蓝色素对,以此突出红色和黄色区域。投影阶段则利用交通标志规则多边形的特征将点对的梯度向量向其旋转中心投影,得到多边形的中心位置和尺度信息。另外,采用多边形的几何特征进一步区分交通标志的类别。实验证明该方法能够满足实时需求,并对光照、旋转、尺度变化具有一定的不变性。

基于Land实验的可见红外伪彩色图像融合方法

由Land在研究人类视觉颜色恒定性现象时从所做的某个实验出发,通过对该实验中所用红、绿色滤波片的理想化假设以及光源的等能分布假设,并建立红外图像与红色透明片、可见光图像与绿色透明片的对应关系,得到Land实验启发下的新的伪彩色融合算法。通过与Toet伪彩色融合算法的结果比较,说明了该方法的有效性。进而借鉴Toet算法中强调图像特有成分的思想,使本算法输出更丰富、更逼近真实景物的色彩。

基于“where-what”的大场景交通枢纽视频人/车目标定位

针对大场景交通枢纽视频人/车目标定位,提出了一种基于"where-what"人眼视觉注意机制的定位算法。首先,通过视频帧差分运算获取人/车目标可能出现的空间位置;在此基础上,针对车辆定位,研究了一种新的蓝白对抗颜色计算方法定位车牌,在车牌无遮挡的情况下取得了优良的车辆定位效果。针对路段和路口行人目标,分别将运动信息作为显著特征和任务先验信息,进而对路口行人所在候选区域提取IHOG-LBP特征,通过级联SVM分类器,得到了90%左右的定位准确率。与此同时,针对同一目标,在晴天和阴天两种天气条件下的实验结果表明,阴影对算法无影响。