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题名基于矩阵像素阈值判定的运动目标检测
被引量：1
- 1
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作者
黄敏
刘谦
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机构
郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
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出处
《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》
CAS
2010年第6期87-90,共4页
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基金
河南省科技厅科技攻关项目(0624220071)
河南省教育厅科技攻关项目(2007520060)
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文摘
针对运动目标检测所存在的不能完整分割运动对象、对光照和外部条件造成的场景变化比较敏感、容易出现许多伪运动目标点等情况,以背景差分算法为基础,提出了一种基于矩阵像素阈值判定的运动目标检测算法.该算法通过对图像进行预处理,增强图像中目标和背景图像的对比度,并去除采集和传输图像时产生的噪声,再将每个像素点的矩阵进行差分运算,以确定像素灰度变化的情况,利用灰度变化阈值确定最终的运动目标.与现有的背景差分算法检测到的运动目标相比,该算法的准确度更高.
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关键词
矩阵像素
运动目标检测
背景差分算法
阈值判定
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Keywords
matrix pixel difference
moving object detection
background difference algorithm
threshold determination
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于像素差分基元矩阵的图像检索
被引量：4
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作者
朱华东
宋威
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机构
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第10期3151-3155,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61103129)
江苏省自然科学基金资助项目(SBK201122266)
国家教育部博士点新教师基金资助项目(20100093120004)
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文摘
针对图像检索问题,提出一种基于像素差分基元矩阵的图像检索方法。该方法结合图像的颜色特征与纹理特征,在量化后的HSV颜色空间中提出10种基元;通过定义的基元扫描图像,生成像素差分矩阵以及基元过渡矩阵。最后利用统计算法将上述两个矩阵合并为一个像素差分基元矩阵,实现了颜色、纹理以及空间信息等多特征的图像检索。在Corel标准图像数据库中执行图像检索方法间的对比实验,在Corel-4000图像数据库中执行旋转图像检索实验,实验结果表明,该方法不仅具有良好的检索表现,而且可以实现旋转图像的检索。
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关键词
基元
扫描模式中的像素差分
像素差分基元矩阵
旋转不变性
图像检索
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Keywords
motif
difference between pixels of scan pattern
difference between pixels ＆ motif matrix
rotational invariance
image retrieval
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于目标优化学习的车标识别方法
被引量：2
- 3
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作者
朱文佳
陈宇红
冯瑜瑾
王俊
余烨
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机构
安徽百诚慧通科技有限公司
云南省公安厅交通警察总队
合肥工业大学计算机与信息学院
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期689-696,共8页
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基金
安徽省重点研究和开发计划项目(201904d07020010)
安徽省自然科学基金项目(1708085MF158)
合肥工业大学智能制造技术研究院科技成果转化及产业化重点项目(IMICZ2017010)
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文摘
近年来,车标识别因其在智能交通系统中的重要作用,受到研究者的广泛关注。传统的车标识别算法多基于手工描述子,需要丰富的先验知识,且难以适应复杂多变的现实应用场景。相比手工描述子,特征学习方法在解决复杂场景的计算机视觉问题时具有更优性能。因此,提出一种基于目标优化学习的车标识别方法,基于从原图像中提取的像素梯度差矩阵,通过目标优化,自主学习特征参数。然后将像素梯度差矩阵映射为紧凑的二值矩阵,通过特征码本的方式对特征信息进行编码,生成鲁棒的特征向量。基于公开车标数据集HFUT-VL1和XMU进行实验,并与其他车标识别方法进行比较。实验结果表明,与基于传统特征描述子的方法相比,该算法识别率更高,与基于深度学习的方法相比,训练和测试时间更少。
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关键词
车标识别
目标优化
特征学习
码本
像素梯度差矩阵
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Keywords
vehicle logo recognition
objective optimization
feature learning
codebook
pixel difference matrix
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分类号
TP
[自动化与计算机技术]
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