多证据信息融合的行人运动状态识别模型

采用粒子滤波的方式对人的运动情况进行分析的时候,进行数据采集的时候经常会产生数据不够,造成系统运行结果差强人意,鲁棒特性较差。基于这样的问题,算法结合了色彩、空间和细节特征等多方面的数据信息来完成外观模型的建立,在对其时域特性和详细特征进行分析之后,使用RGB颜色模式完成对应的模型;经过LBP处理之后,对进行优化的TD-LBP模型进行进一步说明,除去亮度小范围变化给纹理区分带来的影响;并且,引入了空间概念,目的在于依据人的特点,同时通过亮度的方式将一定的区域进行进一步划分,成为3个子区域,接着把不同子区域内的证据信息进行提取。经过实验证明之后,采用的这个模型在综合了直方图作为辅助之后,能够完成复杂情况下的行人跟踪分析,所采用的TD-LBP算法也比LBP算法更加的精准。

基于颜色直方图和LBP-TD算子的木板材节疤缺陷区域检测

提出一种基于颜色和纹理信息的木板材表面节疤缺陷区域检测方法。首先,根据木板材表面图像中正常区域和缺陷区域的颜色差异,通过颜色直方图自动获取缺陷区域的种子点;然后,提出一种纹理扩散算法,它从种子点出发,基于图像局部纹理特征搜索缺陷区域的边缘。此外,改进了局部二进制模式算子,提出一种LBP-TD算子以更好地适应纹理扩散。实验结果表明:针对各种常见的木板材节疤缺陷,当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理存在较明显差异时,无论木纹本身是否规则,本文方法都能准确地检测出木板材节疤缺陷的区域;而当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理的差异均不明显时,本文方法仍能检测出缺陷区域的大致轮廓。数据对比显示了本文方法的误检率要低于传统的OTSU法。