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基于方向分形维的高速公路车辆边缘检测研究
被引量：
3
1
作者
周欣
黄席樾
《信号处理》
CSCD
2004年第3期258-262,共5页
基于图像的高速公路障碍物检测是实现汽车视觉导航的核心问题。在一个景物快速变化的视频图像中检测出目标物体是难度较大的图像分割和识别问题,而目前的各种分割算法也各有优劣。本文主要针对四川和重庆地区高速公路的特点,在分形维的...
基于图像的高速公路障碍物检测是实现汽车视觉导航的核心问题。在一个景物快速变化的视频图像中检测出目标物体是难度较大的图像分割和识别问题,而目前的各种分割算法也各有优劣。本文主要针对四川和重庆地区高速公路的特点,在分形维的基础上提出了方向分形维的算法,结合图像的灰度特征,用来提取车辆边缘并分割高速公路上的车辆。处理结果显示了方向分形维较强的分割能力和对特殊背景噪声的鲁棒性。本文针对分形算法的计算特点构造了相应的快速算法。经上路实验验证,算法实时性满足高速公路视觉导航系统的需要。
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关键词
计算机
图像处理
高速公路
车辆边缘检测
方向分形维
汽车视觉导航系统
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职称材料
题名
基于方向分形维的高速公路车辆边缘检测研究
被引量：
3
1
作者
周欣
黄席樾
机构
四川
大学
计算机
学院
图像图形
研究
所
重庆大学a区自动化学院导航制导研究室
出处
《信号处理》
CSCD
2004年第3期258-262,共5页
基金
国家自然科学基金(编号:69674012)
文摘
基于图像的高速公路障碍物检测是实现汽车视觉导航的核心问题。在一个景物快速变化的视频图像中检测出目标物体是难度较大的图像分割和识别问题,而目前的各种分割算法也各有优劣。本文主要针对四川和重庆地区高速公路的特点,在分形维的基础上提出了方向分形维的算法,结合图像的灰度特征,用来提取车辆边缘并分割高速公路上的车辆。处理结果显示了方向分形维较强的分割能力和对特殊背景噪声的鲁棒性。本文针对分形算法的计算特点构造了相应的快速算法。经上路实验验证,算法实时性满足高速公路视觉导航系统的需要。
关键词
计算机
图像处理
高速公路
车辆边缘检测
方向分形维
汽车视觉导航系统
Keywords
vision navigation
fractal dimension
direction-fractal dimension
gray property
分类号
U412.366 [交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于方向分形维的高速公路车辆边缘检测研究
周欣
黄席樾
《信号处理》
CSCD
2004
3
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