数字图像处理论文石晓亮
一种基于超混沌系统的立体图像零水印算法

一种基于超混沌系统的立体图像零水印算法本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意!摘要:为了在不改变立体图像质量的前提下对立体图像实施版权保护,提出了一种基于超混沌离散系统的立体图像零水印算法。
该算法利用立体图像左右视点小波变换域低频子带视差的稳定性以及离散余弦变换直流系数的稳健性构造了一种视差零水印。
在水印构造的过程中,利用了超混沌离散系统的初始值敏感性、参数密钥空间大和动力学行为复杂等特性映射视差零水印的位置信息,从而增强了水印算法的安全性;此外,分析了水印安全性与水印容量之间的关系。
实验结果表明,该立体图像视差零水印算法对加噪、滤波、JPEG压缩、剪切、图像放大/缩小等各种对称和非对称攻击表现出了较强的鲁棒性。
关键词:立体图像;视差零水印;超混沌系统;鲁棒性1. 引言立体图像是基于人眼的双目视差原理,即双目独立地接收来自同一场景的两幅具有细微差别的图像来形成双目视差以获得立体感,双目视差的存在使人脑感受到图像的深度信息,从而增强图像的真实性,给人们以身临其境的感觉[1,2]。
随着数字媒体和计算机网络技术的不断发展和日益普及,立体图像处理技术作为当前的一个研究热点,已引起学术界广泛关注,其研究成果在各个领域逐步得到了应用[3,4]。
立体图像易于复制和修改,严重侵犯了作者的版权,而关于立体图像的版权保护报道相对平面图像的版权保护来说较为罕见[5,6]。
因此,立体图像的版权保护是一个亟待解决的问题。
本文通过研究超混沌离散系统、立体图像小波变换域的视差以及零水印的特性,提出一种基于超混沌离散系统的立体图像视差零水印算法。
该算法利用了离散小波变换低频子带的稳定性和离散余弦变换直流系数的稳健性构造零水印;在水印的构造过程中没有改变立体图像的质量,零水印的检测时无需原始立体图像;零水印构造和检测的位置利用了超混沌系统随机性进行映射。
一种图像压缩无损编码中的小波系数优化算法

一种图像压缩无损编码中的小波系数优化算法
郭宏亮
【期刊名称】《科技通报》
【年(卷),期】2013(29)4
【摘要】主要研究了数字图像压缩技术。
针对传统的小波视频图像压缩技术由于小波系数特点及按照频率特性量化小波系数的不足,造成压缩图像严重受损的问题,本文提出改进思路,即利用支持向量机来拟合小波。
首先通过小波变换,提取出图像子层中的小波系统,接着再通过SWZ进行编码;并采用SVM对小波系数进行拟合,最后对压缩后系统进行算术编码。
实验结果表明,相对于传统小波变换图像压缩算法,提出的压缩算法提高了图像压缩后的质量。
【总页数】3页(P161-163)
【关键词】压缩算法;小波变换;支持向量机;拟合;编码
【作者】郭宏亮
【作者单位】吉林农业大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于嵌入式小波系数零树编码的图像压缩 [J], 于晓琳;张崇
2.一种基于小波系数重要图编码的图像压缩算法 [J], 郭晓强;冯景锋;全子一
3.优先编码重要系数的邻域的零树小波图像压缩算法 [J], 黄可坤
4.一种改进的嵌入式零树小波编码在医学图像压缩中应用研究 [J], 邢国泉;余大昆;李义兵;魏苑琦
5.一种新颖的小波系数分类算法在图像无损编码中的应用 [J], 李吉星;王文俊
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
【论文】基于Matlab的低照度视频图像增强处理算法研究与实现

1.本课题所涉及的问题及应用现状综述本课题所涉及的问题:1. 阅读图像增强处理相关文献,配置和安装Matlab程序开发平台2. 低照度监控视频图像增强算法的基本原理。
3. 学习Matlab软件编程技巧,并设计基于Matlab的低照度监控视频图像增强算法的流程图。
应用现状描述:常用的图像增强处理方式包括灰度变换、直方图修正、图像锐化、噪声去除、几何畸变校正、频域滤波和彩色增强等。
由于图像增强与感兴趣的物体特征、观察者的习惯和处理目的密切相关,尽管处理方式多种多样,但它带有很强的针对性。
因此,图像增强算法的应用也是有针对性的,并不存在一种通用的、适应各种应用场合的增强算法。
于是,为了使各种不同特定目的的图像质量得到改善,产生了多种图像增强算法。
这些算法根据处理空间的不同分为基于空间域的图像增强算法和基于变换域的图像增强算法。
空域增强法 直接针对图像中的像素,对图像的灰度进行处理;频域增强法是基于图像的Fourier变换式对图像频谱进行改善,增强或抑制所希望的频谱。
基于空间域的图像增强算法又可以分为空域的变换增强算法、空域的滤波增强算法以及空域的彩色增强算法;基于变换域的图像增强算法可以分为频域的平滑增强算法、频域的锐化增强算法以及频域的彩色增强算法。
现有应用于低照度图像增强的算法主要基于直方图均衡化的增强方法,直方图均衡化方法是将一已知灰度概率密度分布图像经过某种变换变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像,其结果是扩展像素取值的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果,是一种常用的灰度增强算法。
根据原始输入图像直方图的统计值可以算出均衡化后各像素的灰度值,直方图上灰度分较密的部分被拉伸,灰度分布稀疏的部分被压缩,从而使一幅图像的对比度在总体上得到增强。
使用该方法对某些图像进行处理时,其具体增强效果不易控制,处理结果总是得到全局均衡化的直方图。
可能存在的问题如下:l)输出图像的实际灰度变化范围很难达到图像格式所允许的最大灰度变化范围。
数字图像处理实验(南通大学)

《数字图像处理》实验指导书南通大学电子信息学院通信与信息工程教研室2008.9实验目的和要求通过实验,学生在所学的图像处理理论指导下,能应用图像处理硬、软件和一种算法语言编写有关程序,熟悉Matlab等图像处理软件,巩固和掌握图像数据输入与输出、图像格式转换、图像增强与图像变换等基本处理技术,提高实际动手能力。
为进一步应用图像处理解决实际问题奠定基础.实验内容和形式1.应用MATLAB语言编写一幅灰度图像直方图统计程序、图像放大和缩小以及旋转剪切的程序,并掌握图像读写和运算的一些基本的方法2.应用MATLAB等工具进行图像图像去噪和锐化处理,包括:常见噪声的产生、运用不同滤波方法(包括均值滤波和中值滤波等)对图像去噪;运用不同的算子对图像进行锐化,比较结果;掌握和巩固所学内容3.掌握图像的傅立叶和DCT等变换的原理, 运用Matlab等工具对图像进行变换,分析变换前后图像信息的对应关系;对图像进行压缩编码,分析压缩的效果。
按计划共6学时完成实验内容。
实验内容实验一:图像的基本操作一、实验目的:1、掌握图像读写和运算的一些基本的方法;2、掌握图像放大和缩小的基本方法;3、掌握灰度直方图的概念及其计算方法;4、熟练掌握直方图均衡化的计算过程;5、利用MATLAB程序进行图像的基本操作。
二、实验步骤:1.读取文件rice.tif和cameraman.tif的图像数据,显示图像。
读取文件的信息,说明什么含义。
写出rice.tif在第一行到第10行、第一列到第10列之间的数据。
MATLAB函数:imread/imshow/imfinfo举例:A=imread('rice.tif');imshow(A);A=imread('psa.png');I=rgb2gray(A);imshow(I);A=imfinfo ('psa.png')A =Filename: 'C:\Users\Administrator\Desktop\psa.png' FileModDate: '07-Oct-2016 19:13:18'FileSize: 168625Format: 'png'FormatVersion: []Width: 396Height: 450BitDepth: 24ColorType: 'truecolor'FormatSignature: [137 80 78 71 13 10 26 10]Colormap: []Histogram: []InterlaceType: 'none'Transparency: 'alpha'SimpleTransparencyData: []BackgroundColor: []RenderingIntent: []Chromaticities: []Gamma: 0.4545XResolution: 3780YResolution: 3780ResolutionUnit: 'meter'XOffset: []YOffset: []OffsetUnit: []SignificantBits: []ImageModTime: '21 Jan 2009 23:23:48 +0000'Title: []Author: []Description: []Copyright: []CreationTime: []Software: []Disclaimer: []Warning: []Source: []Comment: []OtherText: []255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 255255 255 255 255 255 255 255 255 255 2552.将rice.tif和cameraman.tif两副图像相加、相减,或者减去一个常数,显示并保存处理后的图像。
一种使用HSI颜色空间的图像修复技术的研究与应用开题报告

一种使用HSI颜色空间的图像修复技术的研究与应用开题报告一、选题背景随着数字图像处理技术的快速发展,图像修复技术的应用越来越广泛。
在数字图像处理中,图像修复技术被广泛应用于数字图像的修整、图像恢复和图像增强等领域。
然而,在实际应用中,由于种种原因(如图片采集设备的限制、传输噪声、图像压缩等),数字图像可能存在各种损伤,如缺失、噪声、伪影等等。
因此,如何对损坏的图像进行有效的修复,对于数据的完整性和信息的准确性具有重要的意义。
HSI颜色空间是RGB颜色空间的一种常用变换方法。
利用HSI颜色空间,可以将图像分解为与色调、饱和度、亮度相关的三个分量。
由于色调、饱和度、亮度具有不同的特性,因此在进行图像处理时,可以针对性地进行处理,从而达到更好的效果。
二、选题意义本论文主要研究使用HSI颜色空间进行图像修复的技术。
通过对颜色空间的分析和处理,可以将损坏的图像还原出更真实的颜色和更清晰的图像细节。
此外,HSI颜色空间还可以提供更多的处理手段,如色调的调整、色彩的增强等等,可以满足不同领域用户的需求。
本论文的研究成果将会对图像处理领域的技术提升和应用推广具有重要的意义。
在数字图像处理领域中,图像修复技术的应用非常广泛。
本论文的研究成果不仅可以改善图像修复技术的效果和稳定性,还有望推动图像处理技术的进一步发展。
三、研究内容本论文的主要研究内容如下:1. 研究HSI颜色空间的基本理论和特点;2. 探索使用HSI颜色空间进行图像修复的方法,并设计相应的算法;3. 实验验证HSI颜色空间图像修复算法的效果,并与传统方法进行比较分析;4. 探讨HSI颜色空间图像修复算法在具体应用场景中的实际应用。
四、预期成果本论文研究成果主要包括:1. HSI颜色空间图像修复算法的设计与实现;2. 采用不同损伤程度的图像对比验证HSI颜色空间图像修复算法的效果;3. 针对特定图像修复应用场景,设计相关的修复算法;4. 论文撰写及其他相关报告。
基于人眼视觉系统特性的数字图像处理技术的研究的开题报告

基于人眼视觉系统特性的数字图像处理技术的研究的开题报告一、选题背景随着数字图像的广泛应用,数字图像处理日益成为研究热点。
在数字图像处理技术中,基于人眼视觉系统特性的技术因其对人眼视觉特性的充分考虑,能更好地符合人类视觉习惯和主观认知,因而被广泛运用。
该技术在图像压缩、图像增强、图像分割等领域都得到了广泛的应用。
但是,传统的基于人眼视觉系统特性的数字图像处理技术存在一些问题。
例如,只考虑了人眼对亮度、颜色等因素的觉得敏感度,而没有考虑人眼对形状、结构等因素的感知能力;另外,传统基于人眼视觉系统特性的数字图像处理技术只是一些简单规则的集合,不能有效地应对复杂的图像处理任务。
因此,本课题旨在基于深度学习技术,结合人眼视觉系统的特点,提出一种新的基于人眼视觉系统特性的数字图像处理技术,旨在提高数字图像处理的效果与性能。
二、研究目标本研究的主要目标是开发一种新的基于人眼视觉系统特性的数字图像处理技术,并通过实验对该技术的效果与性能进行评估。
三、研究内容1. 回顾基于人眼视觉系统特性的数字图像处理技术的发展历程,明确其优缺点并指出研究方向。
2. 研究基于深度学习技术的数字图像处理技术,分析其优势和局限。
3. 结合人眼视觉系统特征,提出一种新的基于人眼视觉系统特性的数字图像处理技术,并设计相应的算法。
4. 在具体的图像处理任务中,通过对比传统基于人眼视觉系统特性的数字图像处理技术以及本课题提出的新技术,分析其效果与性能,并对新技术进行优化。
5. 通过大量图像处理实验,对比新技术与传统技术的优缺点,验证新技术的有效性。
四、研究意义1. 对于数字图像处理领域的研究,将会为数字图像的压缩、增强等处理任务提供一个新的思路和方向。
2. 对于深度学习技术的研究,本课题提出的新方法也将为深度学习技术的进一步发展提供参考。
3. 研究人眼视觉的特点,将助于了解视觉信息的加工和处理规律,从而增进对人类智能的认识。
五、研究方法本研究将采用深度学习算法作为基础,结合人眼视觉的特点,研究出一种新的基于人眼视觉系统特性的数字图像处理技术,并通过大量实验验证该技术的有效性。
数字图像处理技术在地震波分析中的应用研究
数字图像处理技术在地震波分析中的应用研究一、前言地震是一种自然灾害,不仅会给人们的生命财产带来巨大损失,而且对社会发展和人们的生产生活方式等方面都会造成影响。
为了更好地了解地震的性质和特点,科学家们采用了各种方法和技术进行地震波的分析和研究。
其中,数字图像处理技术被广泛应用于地震波分析中,它具有精准度高、处理效率快等优势,因此备受研究者青睐。
本文将从数字图像处理技术在地震波分析中的应用入手,进行探讨和研究。
二、数字图像处理技术的概述1.数字图像处理技术的基本概念数字图像处理技术是以数字图像为对象,采用计算机作为工具,实现数字图像的获取、存储、处理、显示和输出等一系列技术的总称。
数字图像处理技术是图像处理领域的一个重要分支,它主要应用于计算机视觉、模式识别、自动化检测、医学影像学和地球物理学等领域。
2.数字图像处理技术的应用领域数字图像处理技术具有广泛的应用领域,例如:(1)计算机视觉:数字图像处理技术可以实现计算机对物体的自动识别和分析。
(2)自动化检测:数字图像处理技术可以对工业产品进行质量检测,并自动分类。
(3)医学影像学:数字图像处理技术可以用于医学图像的获取、处理和分析。
(4)地球物理学:数字图像处理技术可以用于地震波的处理和分析。
三、数字图像处理技术在地震波分析中的应用数字图像处理技术在地震波分析中的应用主要包括以下几个方面:1.地震波数据的预处理地震波数据是准确分析地震特性的基础,而数字图像处理技术可以对地震波数据进行预处理,包括数据平滑、滤波、去噪和归一化等操作,以提高数据的准确性和可靠性。
例如,使用数字图像处理技术可以对原始地震波数据进行高通滤波处理,去除低频信号和噪声干扰。
2.地震波数据的分析与识别地震波数据的分析和识别是了解地震特性的重要环节,而数字图像处理技术可以对地震波数据进行图像化处理,以直观地展示地震波的特征和变化情况。
例如,数字图像处理技术可以将地震波数据转换成灰度图像或彩色图像,以方便进行二维和三维分析。
燕山大学毕业设计_雾霾天气条件下监控图像清晰化方法研究
单尺度处理
多尺度处理
多尺度处理
多尺度处理
数字图像 质量评价
主观图像清晰化评价
等级划分 1 2 3 4 5
绝对测量尺度 很好
相对测量尺度 一群中最好的
较好
好于该群平均水平
一般
该群平均水平
较差 很差
差于该群平均水平 该群中最差的
客观图像清晰化评价
客观图像清晰化评价
晴天
雾霾天早上 雾霾天中午
间的理论关系,从而合成雨雾天气下的图像。
在2009年何凯明等人在基于暗影通道先验 (Dark Channel Prior, DCP)的知识上, 使用最小值滤波介质传播函数进行粗估计; 然后在借助图像软抠图算法对介质传播函 数进行细化,有效的解决了单幅图像的去 雾问题。在这之后,雾天图像复原出现了 很多新的研究成果。
单尺度Retinex 算法流程
1、读入原始图像I(x,y)将其转换成double型 变量,以方便后面的计算;
多尺度Retinex 算法流程
1、读入原始图像I(x,y)将其转换成double型 变量,以方便后面的计算;
晴朗
雾霾天气(早晨)
雾霾天气(中午)
雾霾天气(傍晚)
单尺度处理图
单尺度处理图
Retinex 算法
内容
物体的颜色是由物体对光线的反射能力决定而 不是由反射光强度的绝对值决定的。
内容
物体的色彩不受光照非均匀性的影响,具有 一致性,Retinex以颜色恒常性为基础。
目标
将一幅图像分解成两幅不同图像,反射物体图 像和照射光图像,从图像中抛开照射光的影响 来获得物体的反射性质。
Retinex 算法
Oakley JP等人提出多 参数退化模型也得到了 有效的复原,通过从模 型中提取一些重要的变 量来解决图像复原。
基于数字图像处理的土石分形检测的开题报告
基于数字图像处理的土石分形检测的开题报告
可能涉及到以下的一些内容:
一、选题背景和意义:
土石分形检测是土石结构的重要性质之一。
利用数字图像处理技术,可以对土石分形进行准确、高效的检测和分析。
这对于土地资源的利用
和开发,以及岩石工程中的岩石分布和空间特征的把握具有重要意义。
目前,关于土石分形检测的研究已经有一定的进展,但仍存在一些问题
和不足。
因此,进一步研究土石分形检测的算法和方法,对于促进土地
资源的可持续利用,提高岩石工程的安全性和可靠性具有重要意义。
二、研究内容和方案:
本课题拟通过数字图像处理技术,实现对土石分形的自动检测与分析。
具体的研究内容和方案如下:
1.研究土石分形检测的算法和方法,分析各种算法和方法的优缺点。
2.建立土石分形检测的数学模型,包括数据预处理、分形维数计算等。
3.开发土石分形检测的软件系统,实现自动化检测和分析功能。
4.对不同类型的土石样本进行实验验证,探究算法和方法的适用性。
三、预期成果和意义:
本研究预计实现对土石分形的自动检测和分析,具有以下的一些预
期成果和意义:
1.建立一种高效、准确的土石分形检测方法,提高土地开发和岩石
工程中的岩石分布和空间特征的把握能力。
2.通过实验验证,得到算法和方法的适用性和可行性,对于推广应
用有重要的参考价值。
3.为促进数字图像处理在本领域的应用,打下科研基础,提高相关技术的发展水平。
武汉科技大学 数字图像处理实验报告
二○一四~二○一五学年第一学期电子信息工程系实验报告书班级:电子信息工程(DB)1102班姓名学号:课程名称:数字图像处理二○一四年十一月一日实验一图像直方图处理及灰度变换(2学时)实验目的:1. 掌握读、写、显示图像的基本方法。
2. 掌握图像直方图的概念、计算方法以及直方图归一化、均衡化方法。
3. 掌握图像灰度变换的基本方法,理解灰度变换对图像外观的改善效果。
实验内容:1. 读入一幅图像,判断其是否为灰度图像,如果不是灰度图像,将其转化为灰度图像。
2. 完成灰度图像的直方图计算、直方图归一化、直方图均衡化等操作。
3. 完成灰度图像的灰度变换操作,如线性变换、伽马变换、阈值变换(二值化)等,分别使用不同参数观察灰度变换效果(对灰度直方图的影响)。
实验步骤:1. 将图片转换为灰度图片,进行直方图均衡,并统计图像的直方图:I1=imread('pic.jpg'); %读取图像I2=rgb2gray(I1); %将彩色图变成灰度图subplot(3,2,1);imshow(I1);title('原图');subplot(3,2,3);imshow(I2);title('灰度图');subplot(3,2,4);imhist(I2); %统计直方图title('统计直方图');subplot(3,2,5);J=histeq(I2); %直方图均衡imshow(J);title('直方图均衡');subplot(3,2,6);imhist(J);title('统计直方图');原图灰度图0100020003000统计直方图100200直方图均衡0统计直方图100200仿真分析:将灰度图直方图均衡后,从图形上反映出细节更加丰富,图像动态范围增大,深色的地方颜色更深,浅色的地方颜色更前,对比更鲜明。
从直方图上反应,暗部到亮部像素分布更加均匀。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
数字图像处理作者:石晓亮摘要:本文介绍了数字图像处理与模式识别在交通的应用领域及其重要意义,详细阐述了利用数字图像处理及模式识别技术的原理和方法,并在此基础上研究了交通检测系统的算法和模型,通过本文的研究,初步探索了数字图像处理与模式识别在交通检测系统中的应用途径和方法,为以后进一步的实现基于数字图像的交通检测系统的打下了基础。
关键词:数字图像位图调色板目录前言 (3)1高速公路常用的车流检测方法主要有以下几种: (4)1空气管道检测 (4)2检测环检测 (4)3视频检测 (5)2 视频车辆检测系统: (5)1视频车辆检测系统 (5)WINDOWS位图和调色板 (7)结论与展望 (9)参考文献 (9)致谢 (9)数字图像处理和模式识别在交通检测中的应用前言数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代,当时的电子计算机已经发展到一定水平,人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量,它以人为对象,以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像,常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
首次获得实际成功应用的是美国喷气推进实验室(JPL)。
他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片使用了图像处理技术,如几何校正、灰度变换、去除噪声等方法进行处理,并考虑了太阳位置和月球环境的影响,由计算机成功地绘制出月球表面地图,获得了巨大的成功。
随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理,以致获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图,获得了非凡的成果,为人类登月创举奠定了坚实的基础,也推动了数字图像处理这门学科的诞生。
在以后的宇航空间技术,如对火星、土星等星球的探测研究中,数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。
数字图像处理取得的另一个巨大成就是在医学上获得的成果。
1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置,也就是我们通常所说的CT (Computer Topography)。
CT的基本方法是根据人的头部截面的投影,经计算机处理来重建截面图像,称为图像重建。
1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置,获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。
1979年,这项无损伤诊断技术获得了诺贝尔奖,说明它对人类做出了划时代的贡献。
与此同时,图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就,属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等,使图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。
随着图像处理技术的深入发展,从70年代中期开始,随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展,数字图像处理向更高、更深层次发展。
人们已开始研究如何用计算机系统解释图像,实现类似人类视觉系统理解外部世界,这被称为图像理解或计算机视觉。
很多国家,特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究,取得了不少重要的研究成果。
其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论,这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。
图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展,但它本身是一个比较难的研究领域,存在不少困难,因人类本身对自己的视觉过程还了解甚少,因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域1高速公路常用的车流检测方法主要有以下几种:1 空气管道检测空气管道检测是接触式的检测方法,在高速公路主线的被检测点拉一条空心的塑料管道并作固定,一端为封闭,另一端联接计数器,当车辆经过塑料管道时,车轮压到空气管道,管内空气被挤压而触动计数进行计算车流量的方法。
该方法的优点是:方便,简单,流动性强,成本较低。
缺点:塑料管道使用寿命短,更换周期频繁,当更换塑料管道时需封闭车道,增加了人员不安全的因素和塞车的可能性。
当长车经过时由于车轴的距离大,有可能被计算成两辆车,造成数据的误差率大。
此方法在早期的车流量检测较多见,现在的高速公路车流检测已不用这种方法。
2 检测环检测检测环检测车流量也属接触式检测方法,在高速公路建设期间应确定主线被检测的站点,铺筑路面和安装线圈检测棒同时进行。
当车辆经过路面的检测棒时,车轮压到环形线圈使电感发生变化而产生检测信号,从而进行计算数据的检测方法。
该方法的优点:线圈检测技术的发展已很成熟,国内外生产厂家也较多,价格相对合理,被高速公路广泛采用,特别是城市道路公安交警用于抓拍违章车辆也常用这种方法。
误差率相对空气管道检测减少。
缺点:更换检测棒时必须封闭车道,开挖路面,造成维护成本高和容易塞车,也给维护人员带来不安全的因素,维护作业在路上进行,受天气因素影响较大,在路面大中修时往往会挖断检测棒,给路面的重铺和大中修增加了困难,道路的扩建和改道也受牵制。
目前大多数高速公路是用这种检测方法。
3 视频检测视频检测车流量属非接触式的检测方法,也称为图片处理或人工视觉,是一种结合视频图像和电脑化模式识别的技术,在路上安装摄像机,通过视频摄像机和计算机模仿人眼的功能为实际应用提供工作平台,是目前高速公路车流检测较先进的技术,它通过软件在显示器视频图像的车道上设置虚拟车道检测器,每个虚拟车辆检测器代表一个区域,当车辆通过任何一个虚拟检测器时,就会产生一个检测信号,再经过软件数字化处理和计算得到所需的交通数据,如车型、车流量、车速、车头距离、占有率、车辆排队长度等。
该系统的优点:由于是在显示器视频图像的车道设置虚拟检测器,因而在维护时无须封闭车道,无须开挖路面,也不会因道路重铺或拓宽车道而影响车流量的检测。
检测点的变化只在监视器的图像上设定虚拟检测器的位置就可完成,不因道路的维修而中断交通检测。
缺点:当大雾天气摄像机无法完全捕捉车辆信号时会影响数据的精确率,但这种天气很少见。
2 视频车辆检测系统:1视频车辆检测系统1984年,美国明尼苏达大学运输研究中心的帕诺斯·麦克鲁波洛斯博士发明AUTOSCOPE—视频车辆检测系统,是用一台普通工业电视摄像机对多达6~8个车道的交通流量进行同时监视和检测。
从摄像机上人为设置的特定检测区域内得到的图像信号,经过一台286(或386)微机的数字化和格式化处理,可以得到以下的交通数据:车辆存在、车辆通过、车速、车种、排队长度、流量、占有率、车间时距、拥挤程度、密度、交通录像带的脱机分析。
数据收集之齐全,可包括现在的各种环形线圈检测器的所有检测功能。
1991年9月5日,在美国某市第26街的350英尺距离内的4个车道上,进行了两种系统的对比试验,测验结果表明,在不同时间和不同气候条件下,视频检测系统与环形线圈检测器的检测效果是非常接近的,完全满足检测精度的要求。
1992年,明尼苏达的图像传感系统公司和Econo1ite控制产品公司联合推出AUTOSCOPETM—2003型视频车辆检测系统,用于多车道、多方向的大范围交通车辆检测。
带RGB监视器的AUTOSCOPE—2003 ,其大小为19 in宽、5.5 in 高、10.25 in深(0.48 m×0.14 m×0.26 m),可安装在交通柜中或控制器里,符合美国电气制造者协会(NEMA)的标准,可在-35℃~74 ℃的环境温度下正常工作,CPU为Intel 486 sx微机,具有170型控制器接口。
就AUTOSCOPE一2003视频车辆检测系统的典型配置而言,它由1~4个电视摄像机,AUTOSCOPE—2003单元,管理计算机和RGB视频监视器组成。
摄像机为普通工业用黑白或彩色CCD 芯片型,具有300线以上的清晰度,安装在室外防护罩内。
该系统能够同时接收并处理4台摄像机送来的图像信息,可以检测至少48个区域。
可用于高速公路、桥梁、隧道等不同道路的检测。
具有如下功能:可进行事故检测;可通过内部非易失的快速擦写存储器(F1ash)或管理机的硬盘收集大量的交通参数以便进行实时的和脱机的交通分析;用一台摄像机对6—8个车道同时监视;匝道的测量控制和网络的自适应控制;不同检测方案的选择和比较等。
欧、美、日己广泛推广和使用AUTOSCOPE一2003视频车辆检测系统,密执安州奥克兰公路委员会实施的FAST—TRAC ATMS/ATIS规划[2,3]是AUTO SCO PE规模最大和最复杂的应用实例。
目前已推出AUTOSCOPE—2004视频车辆检测系统。
2结语由于AUTOSCOPE视频车辆检测系统的使用,取代了传统的在道路埋设线圈检测器的复杂施工,减少了工程费用,提高了检测精度和系统的可靠性,使原有的交通监视系统除仍能完成现场监视外,赋予了新的功能,国外已经推广应用。
随着我国经济的发展和交通事业的进步,该系统在我国的交通控制和管理领域必将得到推广应用。
视频检测技术在高速公路的应用2002-08-05 中国公路·交通信息产业广深珠高速公路有限公司田育涛车流量检测系统是高速公路交通监控系统的组成部分,用于检测高速公路主线车流辆、车型、车速、占有率等交通数据,是控制高速公路的车流出入,确保道路安全畅通的重要手段,也为统计有关资料,为管理者决策提供有效的数字依据。
近年来,随着计算机技术的不断进步,车流量检测系统也飞速发展,用于车辆检测的方式也多种多样,但作为高速公路管理者或业主,在选择车辆的检测方式时应从其性能、成本、使用寿命、日常维护、发展方向和系统兼容等方面进行综合考虑,特别是新建的高速公路对以上指标更应认真对比,慎重选择。
在选择产品性能可靠、成本合理的前提下,应让高科技含量的产品能充分发挥其作用。
车流量检测系统一般由车辆检测部分、传输部分和数据处理部分组成。
1、辆检测部分:安装于高速公路主线的被检测点,用于实时记录各种交通数据,并转换成适合传输用的信号。
2、传输部分:由于高速公路的线路长,数据大,一般采用光纤传输。
3、数据处理部分:对检测部分记录的数据进行必要的处理,计算出有用的交通数据,用曲线、表格和图形等形式提供给管理者。
同时对数据进行备份和归档。
根据多年来高速公路的实际情况,在系统的运行中损坏最多的是车辆检测部分,维修也占最大的工作量,而且在路上作业需要封道开挖路面,增加了人员不安全的因素和塞车的可能性。
以下对车辆检测部分常用的几种方法进行比较。
Windows位图和调色板我们知道,普通的显示器屏幕是由许许多多点构成的,我们称之为象素。
显示时采用扫描的方法:电子枪每次从左到右扫描一行,为每个象素着色,然后从上到下这样扫描若干行,就扫过了一屏。