文档介绍：天津大学
博士学位论文
小波图像融合算法及其在视频车辆检测系统中的应用研究
姓名:王曾敏
申请学位级别:博士
专业:信号与信息处理
指导教师:杨兆选
20090301
中文摘要关键词:小波图像融合视频车辆检测小波去噪图像配准区域化图像融合随着现代经济的高速发展,智能交通系统的研究倍受关注。论文工作研究的视频车辆检测系统是智能交通系统的重要组成部分,它通过对道路现场视频图像序列的分析与处理,实现道路交通信息的自动检测和车辆特征的自动识别。论文工作结合科研项目的需求,较深入地研究了基于小波变换的图像去噪、配准和融合等多种算法;设计了道路现场视频车辆检测系统,该系统含有基于氖悠荡砜ê凸た鼗渲械氖悠荡砜ㄓ糜诖邮悠低枷裰刑崛「髦纸煌信息,工控机辅助用户查看和管理交通信息;针对小波图像融合运算量大和视频检测系统实时性要求之间的矛盾,论文探索性地把小波图像融合算法应用于视频车辆检测系统的设计,提高了检测系统的检测速度和正确率,基本上满足了视频信息检测的实时性要求。论文做了以下具有创新性的工作:岢隽诵〔<ù笾点兄等ピ胨惴ê透慕慕堑闾卣鞯耐枷衽渥妓惴ā去噪算法利用信号和噪声的小波模极大值随尺度传播的特性不同,采用特定的阈值区分小波模极大值点是否由噪声产生,达到去噪的目的;改进的图像配准算法利用梯度模值从小波分解后高频分量中提取角点,用特征点灰度信息匹配法剔除误匹配的角点对后,确立仿射变换方程。实验表明,论文提出的去噪算法对噪声的依赖性小,在去噪的同时较好的保留了图像的细节信息;改进的图像配准算法比传统算法的配准精度更高,且具有较低的运算复杂度。岢隽嘶诰植刻荻绕骄V档耐枷袢诤纤惴ǎ眯〔ū浠缓罅椒像低频系数的局部梯度平均模值确定低频融合系数;改进了传统的高频系数局部方差融合算法,利用局部方差定义高频系数的区域匹配度,通过区域匹配度确定高频融合系数。实验表明,论文提出的融合算法有效克服了传统融合算法对图像细节表现力不足和容易造成模糊的缺点,融合图像具有良好的视觉效果。岢隽饲蚧枷袢诤仙杓品桨福丛谏杓剖悠党盗炯觳庀低呈保攵小波图像融合算法计算量大、难以实时处理的难点,只对虚拟检测线覆盖的图像区域进行融合,而不处理与车辆检测无关的区域。与对整幅图像进行的融合相比,区域化图像融合只关注感兴趣区域的图像信息,具有运算量小等特点,适用于对实时性要求高的系统。实验表明,将区域化图像融合应用于视频交通信息检测系统,较好地解决了小波图像融合算法计算量大难以进行实时视频处理的难题。
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答字日期:矽严叭上噌敏学位论文作者签名:王鼍昏勾欠签字日期:签字日期:阳夕年箩月!Oδ晁暝独创性声明学位论文版权使用授权书或撰写过的研究成果,也不包含为获得苤洼盘堂或其它教育机构的学位或证本学位论文作者完全了解丕鲞盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权苤注本堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文中特别加以标注和致谢之处外,论文中不包含其它人已经发表书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄋ得学位论文作者签名:导师签名:/
,车辆急剧增加,现有的道路已远远不能满足车辆增长的需要,交通拥挤、交通事故、交通环境恶化等问题都变得日趋严重,交通状况日益恶化。车辆在为人们的出行带来便利的同时,也给交通基础设施和交通管理机构增加了新的考验和压力。在这种背景下,人们设想采用各种高新技术,综合考虑道路和车辆因素,系统的解决交通问题,由此产生了智能交通系统,这一研究领域【俊智能交通系统将先进的信息技术、数据通信传输、图像处理、电子传感器技术、人工智能等有效的综合运用于交通运输管理体系,加强了车辆、道路、使用者之间的联系,从而建立一种在大范围内全方位发挥作用的实时、准确、高效的交通运输综合管理系统【俊智能交通系统的各种信息中,最根本的是交通特征参数信息【浚ǔ流量、车速度、车型分类统计、车流密度等,是交管部门制订政策和采取措施的客观的依据。要构建完整的智能交通系统,首先应建立一个能准确、高效获得交通特征参数的车辆检测系统。视频车辆检测算法的研究始于世纪年代初【俊】,受到当时技术条件限制,检测算法的实时性和可靠性都难以满足实际要求。随着大规模集成电路和图像处理技术的迅速发展,视频交通信息的实时检测已经成为了可能。近年来,基于计算机视觉和图像处理技术的视频车辆检测