公路交通科技
公路交通科技
공로교통과기
JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORTATION RESEARCH AND DEVELOPMENT
2011年
3期
125-132
,共8页
交通工程%最优阈值和随机标号法%能量函数%多车辆分割%色彩空间变换%自适应背景更新%最大后验概率
交通工程%最優閾值和隨機標號法%能量函數%多車輛分割%色綵空間變換%自適應揹景更新%最大後驗概率
교통공정%최우역치화수궤표호법%능량함수%다차량분할%색채공간변환%자괄응배경경신%최대후험개솔
以选择性背景更新为基础,提出由相似度决定更新速度的新方法.综合颜色差异、连通性和车辆占空比等属性建立分割双阚值的能量函数,并利用模拟退火算法求取全局最优阚值.用最优分割双阚值对车辆图像进行阚值粗分割,再以条件随机域工具整合视频空间中的时间和空间信息建立随机标号域模型,并计算最大后验概率确定粗分割中各像素点的标号(细分割).运用色彩空间变换,消除室外环境下多种干扰的影响,增大前景(车辆)与背景图像的颜色差异,提高图像分割效率.仿真试验表明,车辆视频图像通过粗细两次分割后能够得到较好的车辆区域,与其他方法相比本文方法具有更强的准确性、鲁棒性和实时性.
以選擇性揹景更新為基礎,提齣由相似度決定更新速度的新方法.綜閤顏色差異、連通性和車輛佔空比等屬性建立分割雙闞值的能量函數,併利用模擬退火算法求取全跼最優闞值.用最優分割雙闞值對車輛圖像進行闞值粗分割,再以條件隨機域工具整閤視頻空間中的時間和空間信息建立隨機標號域模型,併計算最大後驗概率確定粗分割中各像素點的標號(細分割).運用色綵空間變換,消除室外環境下多種榦擾的影響,增大前景(車輛)與揹景圖像的顏色差異,提高圖像分割效率.倣真試驗錶明,車輛視頻圖像通過粗細兩次分割後能夠得到較好的車輛區域,與其他方法相比本文方法具有更彊的準確性、魯棒性和實時性.
이선택성배경경신위기출,제출유상사도결정경신속도적신방법.종합안색차이、련통성화차량점공비등속성건립분할쌍감치적능량함수,병이용모의퇴화산법구취전국최우감치.용최우분할쌍감치대차량도상진행감치조분할,재이조건수궤역공구정합시빈공간중적시간화공간신식건립수궤표호역모형,병계산최대후험개솔학정조분할중각상소점적표호(세분할).운용색채공간변환,소제실외배경하다충간우적영향,증대전경(차량)여배경도상적안색차이,제고도상분할효솔.방진시험표명,차량시빈도상통과조세량차분할후능구득도교호적차량구역,여기타방법상비본문방법구유경강적준학성、로봉성화실시성.
