基于遥感图像的车辆空间占有率估计

引用本文

于德新, 刘春宇, 郑坤, 郭亚娟, 赵鑫. 基于遥感图像的车辆空间占有率估计.吉林大学学报:工学版, 2016, 46(3): 764-769
YU De-xin, LIU Chun-yu, ZHENG Kun, GUO Ya-juan, ZHAO Xin. Space occupancy estimating method based on remote sensing images. Journal of Jilin University Engineering and Technology Edition, 2016, 46(3): 764-769 复制到剪切板

Permissions

基于遥感图像的车辆空间占有率估计

于德新^1,^2,³, 刘春宇², 郑坤², 郭亚娟², 赵鑫²

1.吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,长春 130022

2.吉林大学交通学院, 长春 130022

3.吉林大学吉林省道路交通重点实验室,长春 130022

作者简介:于德新(1972-),男,教授,博士生导师.研究方向:交通信息处理,交通系统分析.E-mail:ydx@jlu.edu.cn

基金:国家科技支撑计划项目(2014BAG03B03)

摘要

首先,利用Hough变换估计出道路长度。然后,利用模糊技术估计出车辆长度。最后得出车辆的空间占有率。采用OpenCV在VC++6.0环境下进行仿真实验,结果表明:该方法能够准确地估计出道路上车辆的空间占有率。

关键词: 交通运输系统工程; 遥感图像; 模糊技术; Hough变换; 空间占有率

中图分类号:U491 文献标志码:A 文章编号:1671-5497(2016)03-0764-06

Space occupancy estimating method based on remote sensing images

YU De-xin^1,^2,³, LIU Chun-yu², ZHENG Kun², GUO Ya-juan², ZHAO Xin²

1.State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University, Changchun 130022,China

2.College of Transportation, Jilin University, Changchun 130022,China

3.Jilin Province Key Laboratory of Road Traffic,Jilin University, Changchun 130022,China

Abstract

A space occupancy estimating method based on remote sensing images is proposed.First,Hough transform is used to estimate the length of the road.Then, fuzzy processing technique is applied to estimate the length of vehicles.Finally, the vehicle space occupancy is estimated.Simulation experiments are carried out using OpenCV under VC+ +6.0 environment. Simulation Results show that the proposed method can accurately estimate the vehicle space occupancy on the road.

Keyword: engineering of communication and transportation system; remote sensing images; fuzzy processing technology; Hough transform; space occupancy

Show Figures

0 引言

目前交通信息采集方法众多, 如地磁、感应线圈、微波、GPS/GIS等, 但是受成本、外界环境等条件的影响, 都不能有效、全面地采集交通信息。近来随着数字图像处理技术的迅速发展, 遥感图像处理技术在交通领域得到广泛的研究和应用。基于遥感图像的交通信息采集方法, 可以改变目前道路交通信息采集成本过高的现状, 并且能够采集大范围路网上的交通信息^[1]。从遥感图像中提取出的密度、速度、交通流量等信息能反映出道路的拥挤程度, 其中车辆的空间占有率是交通状态判别的重要依据。

遥感图像以获取简单、成本低以及道路交通信息充足的优点, 成为相关交通研究者研究的热点。但是目前的研究^{[2, 3]}大多是针对遥感图像中的道路信息进行提取, 未实现对道路车辆空间占有率的有效计算。由于遥感图像具有模糊性和复杂性, 而模糊技术能处理不确定性中的模糊性, 所以模糊技术在遥感图像处理中得到了广泛的应用。目前大多文献是利用模糊技术对视频图像进行处理, Pal等^[4]利用模糊技术进行图像的增强处理; Russo^[5]总结了基于模糊模型的非线性过滤器方法; 王保平^[6]利用模糊技术对图像进行边缘检测。Hough变换^[7]是20世纪70年代提出来的方法, 目前广泛地应用于图像处理中的边缘检测。

综上, 本文选用遥感航空数据, 采用Hough变换估计所选路段的长度, 并采用模糊技术估计遥感图像中的车辆长度, 最后计算出车辆的空间占有率。

1 基于Hough变换的道路长度估计

从遥感图像中初步提取车辆后, 选用Hough变换对有车路段拟合出一条直线, 这条直线的长度就是所选路段的长度。

首先对遥感图像进行预处理, 包括图像分割、图像增强、开闭运算等^{[8, 9, 10, 11, 12]}; 然后进行特征提取来初步提取出车辆。一般图像增强方法可以分为频域法^[13]和空域法^[14]两大类:频域法是在图像的变换域中进行某种滤波处理; 空域法是基于灰度级的映射变换, 直接处理图像中的像素, 本文选择空域法。本文采用自适应中值滤波器^[15]对遥感图像进行去噪处理。特征提取技术先后经历了Moravaec^[16]、Harris^[17]、SUSAN^[18]角点检测方法, 本文选择Harris角点检测方法对车辆进行特征提取。

1.1 Hough变换基本原理

Hough变换算法主要是利用直角坐标系与极坐标系之间的转换来实现直线和较为规则曲线的拟合^[4]。它的基本原理是:在图像中一定位置上的曲线或者直线上所有可能的点一般都能对应到极坐标中一个标准的点上, 然后经过统计分析得到所求边缘点的最大值。在一般的直角坐标系中, 数字图像中任何一个像素点都可以被具体公式表示出来。直线位置的斜截式以及极坐标表达式分别如式(1)和(2)所示:

$y = kx + a$ (1)

$ρ = xcosθ + ysinθ$ (2)

将直角坐标系中任意一点放置在极坐标系中都是一条正弦曲线, 在直角坐标系中同一条直线上的所有点在极坐标系一一对应的曲线会相交于一点, 如图1所示。Hough变换有在极坐标系中能凝聚在一起形成最高点的特点。因此可以通过搜寻极坐标系中的最高点来辨别出直线。由于Hough变换采用的是各点累加的方法, 所以如果车道线出现间断时, 该部分只能影响局部的数值。假设直角坐标系中的点为(x, y), 转换成极坐标为(ρ , θ ), 那么Hough变换可用式(2)表示。Hough变换参数提取过程如图2所示。

	Figure Option View Download New Window
	图1 Hough变换示意图Fig.1 Hough transform sketch

	Figure Option View Download New Window
	图2 累加数组Fig.2 Accumulative array

(1)如图2所示, 基于参数坐标系 $\begin{matrix} (ρ, θ) \end{matrix}$ 建立一个累加迭代数组, 这里用 $\begin{matrix} A (ρ, θ) \end{matrix}$ 表示, $\begin{matrix} [ρ_{\min}, ρ_{\max}] \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} [θ_{\min}, θ_{\max}] \end{matrix}$ 分别为 $\begin{matrix} (ρ, θ) \end{matrix}$ 的一般取值范围。

(2)把这个二维数组进行初始化以后, 按照排列的顺序来找到图像中全部所需白点, 而有关图像中的全部白点, 将 $\begin{matrix} θ \end{matrix}$ 的范围限定在 $\begin{matrix} θ \end{matrix}$ 轴上所有可能的数值范围内, 接着计算相应的 $\begin{matrix} ρ \end{matrix}$ 值, 并且以此累加, 层层迭代。

(3)详细记录变换域中求出的最大值, 并依照一定的顺序排序。

(4)对最大值点以及附近全部点进行清零。

(5)按顺序求出最大值点并记录下来。

1.2 利用Hough变换估计道路长度

Hough变换的原理是从二值化的图像中拟合出车辆堆积到一起的直线, 将遥感图像进行Hough变换, 得到的直线端点的像素值都为1。Hough变换得到直线的一端为起点, 沿着直线依次检验所有图像的像素值的大小。如果一个元素连续不断, 那么这个点为车辆元素, 如果一个元素连续不断的值为0时, 则这个元素排除, 最终沿着直线得到连续不断的像素值大小为1的像素的数量就是所要计算的道路的长度。

所以该方法能有效地提取道路长度, 同时该方法在车辆分布规则的情况下十分有效, 而且遥感图像越清晰, 最后得到的结果越好。

道路长度计算的具体过程如图3所示, 图中每一个方格的大小代表图像的像素大小, 灰色的方格为路的元素, 取出路段两侧边缘上两个点, 坐标分别为 $\begin{matrix} (x_{1}, y_{1}) \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} (x_{2}, y_{2}), \end{matrix}$ 单位均是像素数。则以像素数表示的路段长度为 $\begin{matrix} z = \sqrt[]{(x_{1} - x_{2})^{2} + (y_{1} - y_{2})^{2}}, \end{matrix}$ 再换算成长度单位(m), 则路段长度为:

$\begin{matrix} L = zf = f \sqrt[]{(x_{1} - x_{2})^{2} + (y_{1} - y_{2})^{2}} \end{matrix}$ (3)

式中: $\begin{matrix} f \end{matrix}$ 为遥感图像空间分辨率。

	Figure Option View Download New Window
	图3 路段长度计算示意图Fig.3 Sketch of road length calculation

2 基于模糊技术的车辆长度估计

2.1 利用模糊技术估计车辆长度的原理

假设论域为X={x₁, x₂, x₃, …, x_n}, 其中属于它的元素用x来表示, 那么X的子集A能用一种特殊的函数 $\begin{matrix} μ_{A} (x) : X \to {0, 1} \end{matrix}$ 进行描述^[5]:

$\begin{matrix} μ_{A} (x) = \{\begin{matrix} 1, iffx \in A \\ 0, iffx \notin A \end{matrix} \end{matrix}$ (4)

式中:iff为当且仅当的意思; {0, l}为赋值的集, 若能把赋值的集扩大成闭合的区间[0, 1], 那么把 $\begin{matrix} A \end{matrix}$ 定义为模糊的集合。

模糊集合有各种不同的表示方法, 在一般情况下, 可以将其表示为:

$\begin{matrix} A' = {(x, μ_{A'} (x)), x \in X} \end{matrix}$ (5)

式中:X为论域, A'为论域中的一个模糊集合。

相对于模糊集, 定义其隶属度函数的方法有多种。对于同一个论域的模糊集合, 不同的人有不同的评判标准, 最后得到的每个元素的隶属度一般也不相同, 而且不一样的隶属度函数结构又使这个模糊集合的模糊性不同。为了能合理地衡量模糊集合的模糊性大小, 这里引进模糊熵的定义。基于模糊熵的概念, 依据所描述图像的实际模型结构, 定义一个与图像相关的模糊熵。

假设 $X = [x {(i, j)]}_{M \times N}$ 代表大小为M× N的矩阵数字图像; 同时选取v作为灰度等级, 那么 $G = {0, 1, \dots, v - 1}$ 就是灰度值的全部集合; x(i, j)∈ G则代表位置像素灰度值的大小。为了简化表示方法, 这里将图像的灰度值大小全部控制在0与1之间。最后, 需从图像的灰度值矩阵中提取一个大小为N× N, 中心在(i, j)的窗口W_n(i, j), 如式(6)所示:

$\begin{matrix} \begin{matrix} W_{n} (i, j) = \\ [\begin{matrix} ︙ & ︙ & ︙ \\ \dots & x (i - 1, j - 1) & x (i, j - 1) & x (i + 1, j - 1) \\ \dots & x (i - 1, j) & x (i, j) & x (i + 1, j) \\ \begin{matrix} \dots \end{matrix} & \begin{matrix} x (i - 1, j + 1) \\ ︙ \end{matrix} & \begin{matrix} x (i, j + 1) \\ ︙ \end{matrix} & \begin{matrix} x (i + 1, j + 1) \\ ︙ \end{matrix} \end{matrix} \begin{matrix} \begin{matrix} \dots \end{matrix} \\ \dots \\ \begin{matrix} \dots \end{matrix} \end{matrix}] \end{matrix} \end{matrix}$ (6)

将图像像素的灰度值大小作为论域。基于论域建立一个模糊集, 并且将其看作同样大小的模糊图像集, 最后给出图像隶属度函数的计算公式:

$\begin{matrix} \begin{matrix} μ_{(i, j)} (x (i + k, j + l)) = \\ [1 + | x (i + k, j + l) - x {(i, j) |]}^{- 1} \\ - (n - 1) / 2 \leq k, j \leq (n - 1) / 2 \end{matrix} \end{matrix}$ (7)

式(7)表示窗口 $\begin{matrix} W_{n} (i, j) \end{matrix}$ 中像素相对于所属模糊集合 $\begin{matrix} A' \end{matrix}$ 的隶属程度, 像素灰度值与模糊集合 $\begin{matrix} A' \end{matrix}$ 的特征值 $\begin{matrix} m \end{matrix}$ 相差越小, 表明该像素的隶属度越大; 反之, 该像素的隶属度越小。

基于以上给出的概念和定义, 针对该图像的模糊集, 选定一个模糊熵量化图像的模糊特性。具体的计算公式为:

$\begin{matrix} \begin{matrix} e (A') = \frac{1}{n \times n} \overset{(n - 1) / 2}{\sum_{k = - (n - 1) / 2}} \overset{(n - 1) / 2}{\sum_{m = - (n - 1) / 2}} \\ H_{m} (μ_{m} (x (i + k, j + m))) \end{matrix} \end{matrix}$ (8)

式中: $\begin{matrix} \begin{matrix} \overset{(n - 1) / 2}{\sum_{m = - (n - 1) / 2}} H_{m} (μ_{m} (x (i + k, j + l))) = \\ - (μ_{m} (x (i + k, j + m))) \ln (μ_{m} (x (i + k, j + m))) \\ - (1 - μ_{m} (x (i + k, j + m))) \ln (1 - μ_{m} (x (i + k, j + m))) \end{matrix} \end{matrix}$

如果所用窗口灰度值与窗口中心(i, j)位置的灰度值x(i, j)相等或接近时, 则模糊熵e(A')较小或者为0; 反之, 模糊熵较大。倘若(i, j)的像素值较为平缓, 那么该窗口的灰度值会在一个水平线上, 而其余的灰度值均接近中心处的灰度值x(i, j), 则e(A')较小; 反之, 当窗口中心(i, j)处于图像的边缘点及灰度值跳跃点时, 窗口区域的灰度值差异较大, $\begin{matrix} e (A') \end{matrix}$ 较大。因此 $\begin{matrix} e (A') \end{matrix}$ 值的大小表示此窗口中心处以及周围灰度值的变化率。式(8)中的模糊熵如式(9)所示:

$\begin{matrix} \{\begin{matrix} e_{a} (A) = \frac{1}{n \times n} \overset{(n - 1) / 2}{\sum_{k = - (n - 1) / 2}} \overset{(n - 1) / 2}{\sum_{m = - (n - 1) / 2}} \\ H_{a} (u_{a} (x (i + k, j + m))) \\ e_{b} (B) = \frac{1}{n \times n} \overset{(n - 1) / 2}{\sum_{k = - (n - 1) / 2}} \overset{(n - 1) / 2}{\sum_{m = - (n - 1) / 2}} \\ H_{b} (u_{b} (x (i + k, j + m))) \end{matrix} (9) \end{matrix}$

基于模糊技术精确提取车辆的方法步骤:首先初步从遥感图像中对车辆进行提取后, 根据车(包括小型车、中型车、大型车, 这里取每种车型各10辆)的遥感图, 计算出这30辆车的模糊熵的平均值 $\begin{matrix} e (A') 。 \end{matrix}$ 然后, 任意取点x(i+k, j+1), 得到该点的模糊熵e_b(B), 如果|e_b(B)-e_a(A)|< g(g为一个小常数)成立, 那么这个点为车辆的遥感图, 令各个点的值为1; 否则为其他的遥感图, 令这个点的值为0。依次从上到下、从左到右取完整幅图, 这样便可从遥感图像中对车辆进行比较精确的提取。

2.2 利用模糊技术估计车辆长度

当检测出全部的车辆元素时, 由于遥感图像的复杂性和模糊性, 而且检测车的车辆元素存在一定的误差, 下面利用模糊技术来区分小型车、中型车和大型车。依据式(7)本文定义以下3种车型的隶属度函数, 其中 $\begin{matrix} l \end{matrix}$ 为车的长度。

小型车的隶属度函数为:

$\begin{matrix} f_{L 1} = \{\begin{matrix} 0, l < 3 \\ 2 l - 6, 3 \leq l < 3.5 \\ 1.0, 3.5 \leq l < 4.5 \\ - 2 l + 10, 4.5 \leq l \leq 5 \\ 0, l > 5 \end{matrix} \end{matrix}$ (10)

中型车的隶属度函数为:

$\begin{matrix} f_{L 2} = \{\begin{matrix} 0, l < 5 \\ \frac{2}{3} l - \frac{10}{3}, 5 \leq l < 6.5 \\ 1.0, 6.5 \leq l < 7.5 \\ - 2 l + 16, 7.5 \leq l \leq 8 \\ 0, l > 8 \end{matrix} \end{matrix}$ (11)

大型车的隶属度函数为:

$\begin{matrix} f_{L 3} = \{\begin{matrix} 0, l < 9.5 \\ l - 9.5, 9.5 \leq l < 10.5 \\ 1.0, 10.5 \leq l < 11.5 \\ - l + 12.5, 11.5 \leq l \leq 12.5 \\ 0, l > 12.5 \end{matrix} \end{matrix}$ (12)

通过比较 $\begin{matrix} f_{L 1} 、 f_{L 2} 、 f_{L 3} \end{matrix}$ 的大小来判断车辆的类型。

3 仿真验证

在OpenCV在VC++6.0的环境下进行仿真。一般Hough变换是拟合道路直线的, 由于本文只估计有车路段的车辆空间占有率, 所以利用Hough变换来估计道路的长度。图4为利用Hough变换拟合的结果。

	Figure Option View Download New Window
	图4 Hough变换拟合结果Fig.4 Hough transform fitting result

从遥感图像中对车辆进行初步的提取后, 再利用模糊技术可以从遥感图像中对车辆进行比较精确的提取, 最后得到平滑的道路上的车辆元素, 连续为1的图像元素是一个车辆元素, 如图5所示, 可以判断该图有4个车辆元素。

	Figure Option View Download New Window
	图5 车辆元素Fig.5 Vehicle elements

利用式(3)粗略地计算每辆车的长度l。图6为小型车、中型车、大型车的隶属度图。

	Figure Option View Download New Window
	图6 隶属度图Fig.6 Membership figure

利用式(10)(11)(12)计算小型车的隶属度 $\begin{matrix} f_{L 1} 、 \end{matrix}$ 中型车的隶属度 $\begin{matrix} f_{L 2} 、 \end{matrix}$ 大型车的隶属度 $\begin{matrix} f_{L 3}, \end{matrix}$ 比较这三个模糊熵的大小, 如果 $\begin{matrix} f_{L 1} \end{matrix}$ 最大, 那么认为这个车为小型车, 标准长度为4 m; 如果 $\begin{matrix} f_{L 2} \end{matrix}$ 最大, 那么认为这个车型为中型车, 标准长度为7 m; 如果 $\begin{matrix} f_{L 3} \end{matrix}$ 最大, 那么认为这个车型为大型车, 标准长度为11 m。最后把所有车辆长度加在一起得到车辆总长度。

道路的车辆空间占有率是车辆的总长度与路段的总长度的比值, 车辆密度一般只能描述道路上交通流的密集程度, 但是空间占有率可以用来描述路段上车辆占有率的大小, 如式(13)所示:

$\begin{matrix} R_{s} = \frac{1}{L} \overset{n}{\sum_{i = 1}} k l_{i} \end{matrix}$ (13)

式中:R_s为车辆空间占有率; l_i为第i辆车的长度。

为了进一步验证本文方法的有效性, 选取10张遥感图, 用本文方法进行处理, 把得到的道路长度、车辆长度、空间占有率与实际值作比较, 结果如图7~图9所示, 图中, $\begin{matrix} N \end{matrix}$ 为图片的个数。图7为利用Hough变换得到的道路长度与实际道路长度对比图。图8为利用模糊技术得到的车辆长度与实际车辆长度对比图。图9为利用本文方法得到的空间占有率与实际空间占有率对比图。

从图7可以看出, 利用Hough变换估计的道路长度与实际相差很小。从图8和图9可以看出, 利用模糊技术估计的车辆长度以及空间占有率的误差都低于7%, 证明了本文方法的有效性。

	Figure Option View Download New Window
	图7 道路长度比较图Fig.7 Path length comparison chart

	Figure Option View Download New Window
	图8 车辆长度比较图Fig.8 Vehicle length comparison chart

	Figure Option View Download New Window
	图9 空间占有率比较图Fig.9 Space occupancy comparison chart

4 结束语

采用模糊技术估计车辆的长度, 采用Hough变换估计道路的长度, 实验结果证明本文方法能够有效地估计出道路车辆的空间占有率。由于不同遥感图像的清晰度存在一定的差异, 从不同清晰度的遥感图像中精确地计算出车辆空间占有率的技术还有待进一步研究, 而且从遥感图像中提取车辆速度也是下一步研究的难点和重点。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

View Option

[1]	Miriam A, Fernand o M, Margarita T. Road extraction from aerial images using a region competition algorithm[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2006, 15(5): 1192-1201. [本文引用:1]
[2]	Mokhtarzade M, Valadan M. Road detection from high-resolution satellite imagery using artificial neural networks[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2007, 9(1): 32-40. [本文引用:1]
[3]	文贡坚, 王润生. 从航空遥感图像中自动提取主要道路[J]. 软件学报, 2000, 11(7): 957-964. Wen Gong-jian, Wang Run-sheng. Automatic extraction of main road from the aviation remote sensing image[J]. Journal Software, 2000, 11(7): 957-964. [本文引用:1]
[4]	Pal S K, King R A. Image enhancement using smoothing with fuzzy sets[J]. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1981, 11(7): 494-501. [本文引用:2]
[5]	Russo F. Evolutionary neural fuzzy systems for data filtering[J]. Instrumentation and Measurement Technology Conference, St. Paul, MN, 1998: 826-830. [本文引用:2]
[6]	王保平. 基于模糊技术的图像处理方法研究[D]. 西安: 西安电子科技大学电子工程学院, 2004. Wang Bao-ping. Image processing method researching based on fuzzy technology[D]. Xi'an: School of Electronic Engineering, Xidian University, 2004. [本文引用:1]
[7]	Princen J, Illingworth J, Kittler J. A formal definition of the Hough Transform properties and relationships[J]. Journal of Mathematical Imaging and Vision, 1992, 1(2): 153-168. [本文引用:1]
[8]	杨名宇, 李刚. 利用区域信息的航拍图像分割[J]. 中国光学, 2014, 7(5): 779-785. Yang Ming-yu, Li Gang. Aerial image segmentation with region information[J]. Chinese Optics, 2014, 7(5): 779-785. [本文引用:1]
[9]	王新华, 王晓坤. 十亿像素瞬态成像系统实时图像拼接[J]. 中国光学, 2015, 8(5): 785-793. Wang Xin-hua, Wang Xiao-kun, . Real time image mosaic of the transient gigapixel imaging system[J]. Chinese Optics, 2015, 8(5): 785-793. [本文引用:1]
[10]	许佳佳. 结合Harris与SIFT算子的图像快速配准算法[J]. 中国光学, 2015, 8(4): 574-581. Xu Jia-jia. Fast image registration method based on Harris and SIFT algorithm[J]. Chinese Optics, 2015, 8(4): 574-581. [本文引用:1]
[11]	张博研, 李广泽, 武星星. Quickbird遥感影像的车辆自动检测与运动参数估计[J]. 液晶与显示, 2015, 30(4): 687-694. Zhang Bo-yan, Li Guang-ze, Wu Xing-xing. Speed estimation and automatic detection of moving vehicle from Quickbird satellite images[J]. Chinese Journal of Liquid Crystal and Displays, 2015, 30(4): 687-694. [本文引用:1]
[12]	李新娥, 班皓, 沙巍, 等. 一种大视场TDICCD相机的多传感器图像配准方法[J]. 液晶与显示, 2014, 29(4): 644-648. Li Xin-e, Ban Hao, Sha Wei, et al. Registration method of large field view and multi-sensor images of TDICCD cameras[J]. Chinese Journal of Liquid Crystal and Displays, 2014, 29(4): 644-648. [本文引用:1]
[13]	Narasimhan K, Sudarshan C R, Nagarajan R. A comparison of contrast enhancement techniques in poor illuminated gray level and color images[J]. International Journal of Computer Applications, 2011, 25(2): 17-25. [本文引用:1]
[14]	Stark J A. Adaptive image contrast enhancement using Generalizations of histogram equalization[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2000, 9(5): 269-280. [本文引用:1]
[15]	Lee C S, Kuo Y H, Yu P T. Weighted fuzzy mean filters for image processing[J]. Fuzzy Sets Syst, 1997, 89(2): 157-180. [本文引用:1]
[16]	Chabat F, Yang G, Hansell D. A corner orientation detector[J]. Image and Vision Computing, 1999, 17(4): 761-769. [本文引用:1]
[17]	Peter I. Performance assessment of feature detection algorithms: methodology and case study on corner detectors[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2003, 12(12): 1668-1676. [本文引用:1]
[18]	Smith S M, Brand y J M. SUSAN-a new approach to low level image processing[J]. Computer Vision, 1997, 23(1): 45-78. [本文引用:1]

2006

0.0

... 基于遥感图像的交通信息采集方法,可以改变目前道路交通信息采集成本过高的现状,并且能够采集大范围路网上的交通信息^[1] ...

2007

0.0

... 但是目前的研究^[2,3]大多是针对遥感图像中的道路信息进行提取,未实现对道路车辆空间占有率的有效计算 ...

2000

0.0

. 2000, 11(7):957-964

Automatic extraction of main road from the aviation remote sensing image

从航空遥感图像中自动提取主要道路

Wen Gong-jian , Wang Run-sheng.

文贡坚, 王润生

如果能自动地从航空遥感图像中提取出道路网,将会简化城市地物目标的分类和测量过程.该文根据城市主要道路在图像中的特性进行了模型化处理,进而提出了基于直线的、自动提取的方法.算法重点考虑到成像过程中必然引入的各种噪声,用高斯分布函数模糊化直线参数,使提取具有良好的稳健性.算法中的参数选择都是通过理论分析所得,因此,提取过程实现了自动化.实验结果表明,该方法能够从实际航空遥感图像中提取出主要道路网.

... 但是目前的研究^[2,3]大多是针对遥感图像中的道路信息进行提取,未实现对道路车辆空间占有率的有效计算 ...

1981

0.0

... 目前大多文献是利用模糊技术对视频图像进行处理,Pal等^[4]利用模糊技术进行图像的增强处理 ...

... 1 Hough变换基本原理Hough变换算法主要是利用直角坐标系与极坐标系之间的转换来实现直线和较为规则曲线的拟合^[4] ...

1998

0.0

... Russo^[5]总结了基于模糊模型的非线性过滤器方法 ...

... 1 利用模糊技术估计车辆长度的原理假设论域为X={x₁,x₂,x₃,…,x_n},其中属于它的元素用x来表示,那么X的子集A能用一种特殊的函数 μA(x):X→{0,1}进行描述^[5]: ...

2004

0.0

. 2004, :- DOI:doi:10.7666/d.y695160

Image processing method researching based on fuzzy technology

基于模糊技术的图像处理方法研究[D]

Wang Bao-ping.

王保平

本文提出了许多基于模糊信息技术的图像处理新方法和新思想,并取得了良好的效果.本文共分为七章,主要内容如下:第一章为绪论,阐述了图像处理是计算机视觉和机器智能研究中的基本问题,论述了模糊信息技术在解决图像处理问题时有其必然性和合理性.最后列出了本文取得的主要研究成果.第二章简要介绍了和本论文相关的模糊数学知识,作为本论文的数学预备.第三章提出了一些图像空域增强算法,即几种局部运算方法.该章对图像中不同类型加性脉冲噪声的去噪问题进行了系统地研究和分析,提出了三种基于模糊信息处理的图像平滑去噪滤波器,分别为基于模糊熵...

... 王保平^[6]利用模糊技术对图像进行边缘检测 ...

1992

0.0

... Hough变换^[7]是20世纪70年代提出来的方法,目前广泛地应用于图像处理中的边缘检测 ...

2014

0.0

. 2014, 7(5):779-785 DOI:doi:10.3788/CO.20140705.0779

Aerial image segmentation with region information

利用区域信息的航拍图像分割

Yang Ming-yu , Li Gang.

杨名宇, 李刚

提出一种利用区域信息的航拍图像分割模型。针对GAC模型和Chan-Vese模型存在的不足,提出一种符号压力函数,该符号压力函数可以有效地增大模型的作用范围。与Chan-Vese模型相比,新模型不受初始条件的限制,进一步增大了模型的作用范围。新模型利用了图像的区域信息,可以同时将目标的内外边界分割出来。在新模型中,水平集函数不必初始化为符号距离函数,节省了计算开销。与传统的基于水平集方法的模型相比,新模型不含曲率项,实现简单。实验结果表明,与GAC模型和Chan-Vese模型相比,新模型的分割精度高于3%,分割速度快6倍以上。

... 首先对遥感图像进行预处理,包括图像分割、图像增强、开闭运算等^{[8,9,10,11,12]} ...

2015

0.0

. 2015, 8(5):785-793 DOI:doi:10.3788/CO.20150805.0785

Real time image mosaic of the transient gigapixel imaging system

十亿像素瞬态成像系统实时图像拼接

Wang Xin-hua , Wang Xiao-kun

王新华, 王晓坤

为了满足工程应用对图像拼接实时性的要求，依据已设计完成的基于同心球透镜与微相机拼接阵列复合结构的十亿像素瞬态成像系统，提出一种基于统一计算设备架构（ CUDA ）与先验信息相结合的自适应图像拼接并行加速算法。首先，利用高精度四维标定平台对相邻微相机成像重叠区域进行预标定。接着，采用基于 CUDA 的快速鲁棒特征（SURF）方法检测提取重叠区域图像的候选特征点集。然后，运用基本线性代数运算子程序（CUBLAS）加速基于随机KD-Tree索引的近似最近邻搜索（ ANN）算法，用于获取初始匹配点对。最后，提出一种改进的并行渐近式抽样一致性（ IPROSAC）算法，用于剔除误匹配点对和空间变换矩阵的参数估计，从而得到拼接图像的空间几何变换关系。实验结果表明，该算法的图像拼接时间为287 ms，与单独采用CPU串行算法相比速度提高了近30倍。

... 首先对遥感图像进行预处理,包括图像分割、图像增强、开闭运算等^{[8,9,10,11,12]} ...

2015

0.0

. 2015, 8(4):574-581 DOI:doi:10.3788/CO.20150804.0574

Fast image registration method based on Harris and SIFT algorithm

结合Harris与SIFT算子的图像快速配准算法

Xu Jia-jia.

许佳佳

摘　要：本文提出了一种结合Harris与SIFT算子的快速图像配准方法。首先,对Harris算法进行两方面的改进：一是构建高斯尺度空间,提取具有尺度不变性的角点特征;二是采用Forsnter算子对提取的角点精定位,提高配准精度。然后,利用SIFT算子的特征描述方法描述提取到的特征点,通过随机kd树算法对两幅影像的特征点进行匹配。最后采用RANSAC算法对匹配点对进行提纯,并通过最小二乘法估计两幅影像间的空间变换单应矩阵,完成图像配准。实验结果表明：本文方法在基本保持配准精度的同时,在配准过程的时间消耗上比标准SIFT算法减少了64%。

... 首先对遥感图像进行预处理,包括图像分割、图像增强、开闭运算等^{[8,9,10,11,12]} ...

2015

0.0

. 2015, 30(4):687-694 DOI:doi:10.3788/YJYXS20153004.0687

Speed estimation and automatic detection of moving vehicle from Quickbird satellite images

Quickbird遥感影像的车辆自动检测与运动参数估计

Zhang Bo-yan , Li Guang-ze , Wu Xing-xing.

张博研, 李广泽, 武星星

遥感图像的车辆目标提取与运动参数估计在交通管理、战场态势分析等领域具有广阔的应用前景,但目前相关算法均需要人工参与或借助GIS信息,针对上述问题提出了一种基于计算机视觉的全自动车辆检测与运动参数估计算法。分析了Quickbird全色与多光谱传感器的焦平面结构特征以及该结构造成的"鬼影"现象;针对全色与多光谱遥感影像的分辨率高、光谱信息丰富的特点,利用植被指数归一化、图像分割、形态学灰度重建等图像处理过程,实现了全色图像中运动车辆的自动检测,在此基础上检测低分辨率的多光谱图像中的目标。利用全色与多光谱图像的成像时间差估计运动参数。在Quickbird遥感影像的验证实验中充分证明了算法的可行性与正确性。

... 首先对遥感图像进行预处理,包括图像分割、图像增强、开闭运算等^{[8,9,10,11,12]} ...

2014

0.0

. 2014, 29(4):644-648 DOI:doi:10.3788/YJYXS20142904.0644

Registration method of large field view and multi-sensor images of TDICCD cameras

一种大视场TDICCD相机的多传感器图像配准方法

Li Xin-e , Ban Hao , Sha Wei

李新娥, 班皓, 沙巍

A large field view TDICCD camera is butted by multi-chip TDICCD, which outputs multispectral(MS) and panchromatic(PAN) images by multi-channel. For the good result of image fusion and mosaic, a registration method based on bilinear interpolation is proposed in the field of spatial correlation. Firstly, the multi-spectral images are magnified by image processing of bilinear interpolation algorithm. The MS image has the same size as the PAN image. Secondly, in the field of spatial correlation, a registration method based on bilinear interpolation is applied on the MS and PAN images, and the two channel images having overlapping pixels are mosaiced. The experimental results show that, the proposed methods have higher rapidity, noise immunity and robustness, which makes the multi-channel registration of the large field view TDICCD camera obtain good results.

某大视场TDICCD相机采用多片TDICCD拼接，多通道输出全色和多光谱遥感图像，为了获得良好的融合和拼接效果，本文提出了一种基于双线性插值的空域互相关配准方法。首先，应用双线性插值算法对多光谱各谱段图像进行放大，得到和全色图像相同大小的多光谱图像。然后，采用空域互相关配准方法对多光谱各谱段图像和全色图像进行配准，并对有重叠像元的两通道图像进行拼接。实验结果表明，本文方法快速，抗噪性和鲁棒性较高，使大视场TDICCD相机多通道遥感图像配准取得了良好的效果。

... 首先对遥感图像进行预处理,包括图像分割、图像增强、开闭运算等^{[8,9,10,11,12]} ...

2011

0.0

... 一般图像增强方法可以分为频域法^[13]和空域法^[14]两大类:频域法是在图像的变换域中进行某种滤波处理 ...

2000

0.0

... 一般图像增强方法可以分为频域法^[13]和空域法^[14]两大类:频域法是在图像的变换域中进行某种滤波处理 ...

1997

0.0

... 本文采用自适应中值滤波器^[15]对遥感图像进行去噪处理 ...

1999

0.0

... 特征提取技术先后经历了Moravaec^[16]、Harris^[17]、SUSAN^[18]角点检测方法,本文选择Harris角点检测方法对车辆进行特征提取 ...

2003

0.0

... 特征提取技术先后经历了Moravaec^[16]、Harris^[17]、SUSAN^[18]角点检测方法,本文选择Harris角点检测方法对车辆进行特征提取 ...

1997

0.0

... 特征提取技术先后经历了Moravaec^[16]、Harris^[17]、SUSAN^[18]角点检测方法,本文选择Harris角点检测方法对车辆进行特征提取 ...