基于显著区域提取的红外图像舰船目标检测

针对复杂海面背景下红外图像舰船目标由于灰度不均匀、海杂波干扰大等因素造成的自动检测虚警率高、准确率低的问题,提出了一种显著区域提取和目标精确分割相结合的红外舰船目标检测方法。首先,利用基于图论的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency ,GBVS)模型计算待检测图像的显著图,使得目标区域信息增强;其次,结合舰船目标先验信息（长短轴、面积等）,利用多级阈值划分算法提取关注的显著区域,并确定原图中候选目标区域;最后,利用空间约束模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对候选区域进行分割,结合目标先验知识对分割区域筛选并输出目标位置。所提方法在公开数据集IRShips上与相关方法进行比较,结果表明,相比直接进行全图目标搜索的方法,所提方法不仅准确率高、执行速度快,且检测目标的位置更加精确。     

基于内容查询的图像数据多层模型和快速检索研究

基于内容的图像搜索是目前搜索领域的研究热点,取得了较大的成果,在实际的开发中对于图像的数据库存储和检索的要求较高。本文通过对图像特征的研究,采用了面向对象的多层数据模型,并分析了索引空间中的多维索引降维、向量空间、度量空间等方法,引出了基于预分类和预计算相似度、树索引和二分快速检索图像数据的方法。接着通过分析其工作流程,从数据模型和检索方法上进行了论述,构造了基于内容的图像检索的工作架构。本文总结了此方案的创新点和适用范围,从而在理论证明了它的优秀的检索性能。最终提出了采用此方案进行基于内容的图像查询的可行途径。     

基于数字图像处理的皮肤病识别APP

随着科技的进步,生活节奏的加快,环境污染的加重,皮肤病成为一种高发性疾病,针对此现状,设计一款关于现代常见皮肤病防治的手机应用软件,通过空间域滤波器、灰度拉伸以及直方图均匀化进行图像预处理,将图像相似的灰度值调整一致,便于图像分割与特征提取。将处理完的图像与数据库中的病样进行对比得出结果,最后系统给出患者相对应的治疗方案。     

以图搜图在公路监控中的应用模式研究

以图搜图是互联网领域兴起的一种具有颠覆性的搜索方式。在公路监控领域,存在海量的图像数据,对于通过图像搜索图像存在巨大的需求。能否将以图搜图技术引进公路监控领域、如何引进,是值得探讨研究的课题。本文提出了一些以图搜图在公路监控领域的应用模式,以及相关的问题与解决思路。     

联网收费系统中硬盘录像机的功能扩展

联网收费系统在高速公路上的应用已变得越来越普及,图像的录制技术也日趋成熟,笔者所在的京石高速公路目前采用硬盘录像技术,依托联网收费系统的软硬件,京石高速公路开发了办公自动系统,并通过对硬盘录像机功能进行了扩展,在办公自动化系统中增加了"视频接入"功能,这样各级管理者坐在电脑前就可以实时浏览全路段或本辖区内车道、亭内、广场、财务、监控室以及外场图像,最大限度地发挥了硬盘录像机的功能.     

高速公路桥梁裂缝检测分析系统方案

伴随高速公路桥梁使用年限的不断推移以及长期高行车密度对桥梁的影响,部分桥梁开始出现不同程度的细小裂缝,部分裂缝宽度达到0.5mm,已接近《公路桥涵养护规范》中对于桥梁裂缝宽度的允许上限值。通过高速公路桥梁裂缝检测分析系统对桥梁现有裂缝数据进行分析,将桥梁裂缝的观测纳入日常工作,能为桥梁养护提供有效的基础数据,从而观察裂缝的发展趋势,保持桥梁良好的使用状态。     

基于图像智能分析的高速公路运行管理支持系统

依托现有高速公路视频流媒体平台,开发了一套基于数字图像处理与智能模式识别技术相结合的高速公路运行管理支持系统,在不增加大的硬件投入的情况下,实现隧道、关键路段、收费广场监控异常事件的自动检测、筛选、过滤和预警,结合构建灵活可扩展的检测平台与动态配置的技术,提高运行异常事件自动检测的覆盖率与及时发现率,进而提升高速公路安全运营效率。     

基于视频影像的公路地理信息系统

道路管理中最基本的内容是定期地对道路的路面、沿线设施、地形和周围环境等的形态及参数信息进行记录和分析,并建立完整而方便查询的档案资料.     

基于视频车辆检测器的货车占道监测

视频车辆检测器是随着高速公路建设而发展起来的,现在已经成为高速公路和城市交通道路监控系统中不可缺少的组成部分.视频车辆检测器在近20年取得了长足的发展,在我国高速公路中得到了较广泛的应用,如湖南临长高速公路、广州新国际机场高速公路、莞深高速公路和四川城南高速公路均采用了视频车辆检测器.与传统的感应线圈车辆检测器等高速公路监控设备相比,视频车辆检测器具有如下优点:虚拟检测域由监控计算机设置,且可按不同需要移动虚拟检测域,操作简单灵活;安装、维修检测器时无须破坏路面;检测器可提供视频图像参考,保证监控质量.     

图像边缘检测技术发展综述

图像边缘检测是图像处理与分析中最基础的内容之一,本文就图像边缘的几种检测技术进行了讨论和研究,并对进一步的研究作出展望。