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| 東莞監(jiān)控力豐科技介紹智能分析核心算法 |
| 添加日期：2016-1-4 11:26:31 編輯：力豐科技 來源：m.92hm.net 閱讀次數(shù)：2532 |
東莞監(jiān)控力豐科技介紹智能分析核心算法
第一、運(yùn)動檢測算法
◆幀差法
相鄰或間隔較近的兩幀圖像中按照對應(yīng)位置直接進(jìn)行像素值相減，從而獲得差分圖像。在查分圖像中，若對應(yīng)位置處像素值很小，則可認(rèn)為其靜止；如果對應(yīng)位置的像素值較大，則可認(rèn)為此處運(yùn)動部分。
幀差法相對簡單，對于運(yùn)動環(huán)境具有較強(qiáng)的自適應(yīng)性，魯棒性較好。但是易產(chǎn)生空洞現(xiàn)象，如果空洞過大則會影響輪廓完整性，將很難提取出準(zhǔn)確的運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域。
應(yīng)用幀差法時要求背景絕對禁止或基本無變化，噪聲較小，目標(biāo)運(yùn)動速度不為零，目標(biāo)區(qū)域類亮度變化較為明顯。對于存在抖動、噪聲等情況下的檢測效果不佳，對于動態(tài)背景下的目標(biāo)跟蹤，則必須采用其他的方法先對全局運(yùn)動做出補(bǔ)償，如塊匹配法、坐標(biāo)變換法等。
◆背景差分法
混合高斯模型法也稱為統(tǒng)計背景模型法。該算法的思想是：對于緩慢變化的背景，可以用正態(tài)分布來表征像素灰度值的變化，每一種背景像素的值都可以通過多個高斯分布的加權(quán)和來描述。最早提出的是三分布GMM、每個像素點用三個高斯分布來分別表征背景、前景的陰影、前景這三種不同的模式，但在東莞監(jiān)控工程實際情況很復(fù)雜，對背景、前景等模式都限定只用一個高斯分布來描述是不夠的。因而之后又出現(xiàn)了固定分布數(shù)K的混合高斯分布模型以及后面發(fā)展而來的基于自適應(yīng)分布數(shù)K的混合高斯分布模型。
◆二值化
一幅圖像包括目標(biāo)物體、背景還有噪聲，要想從多值得數(shù)字圖像中直接提取出目標(biāo)物體，最常用的方法就是設(shè)定一個閥值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩部分：大于T的像素群和小于T的像素群。這是研究灰度變換的最特殊的方法，稱為圖像的二值化。
圖像的二值化，就是將圖像上的像素點的灰度值設(shè)置為0或255，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的只有黑和白的視覺效果。
◆中值濾波
中值濾波法是一種非線性平滑技術(shù)，它將每一像素點的灰度值設(shè)置為該點某鄰域窗口內(nèi)的所有像素點灰度值得中值。
中值濾波是基于排序統(tǒng)計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術(shù)，中值濾波的基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中的一點的值用該點的一個領(lǐng)域中各點值得中值代替，讓周圍的像素接近的真實值，從而消除孤立的噪聲點。
◆膨脹腐蝕
膨脹和腐蝕是兩種基本的形態(tài)學(xué)運(yùn)算。腐蝕就是使用算法，將圖像的邊緣腐蝕掉，作用就是將目標(biāo)的邊緣的“毛刺”剔除掉，即物體與周圍背景點分離。膨脹就是使用算法，將圖像的邊緣擴(kuò)大些，作用就是將目標(biāo)的邊緣或者是內(nèi)部的坑填掉，即將物體與周圍背景點結(jié)合。
第二、車牌識別算法
◆車牌定位算法
對經(jīng)過預(yù)處理后的二值車牌圖像進(jìn)行一階水平差分得到的跳變點圖，分別統(tǒng)計水平和垂直方向上的跳變點個數(shù)，通過設(shè)置標(biāo)簽和區(qū)域連通，粗定位車牌的上下和左右邊界；選取一定區(qū)域的車牌圖像進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換，判斷車牌顏色；對大于一定傾斜角的車牌進(jìn)行水平矯正，使字符在同一水平線上；對矯正后的灰度圖像進(jìn)行Sobel水平算子和垂直算子進(jìn)行邊緣檢測并二值化，采用類似粗定位的方法對車牌進(jìn)行細(xì)定位。
◆車牌切分算法
算法是基于二值圖像進(jìn)行的，由于車牌顏色的不同，二值化車牌后得到黑底白字、白低黑只兩種情況，這里將二值化后的車牌統(tǒng)一規(guī)定為黑底白字。由于二值圖像會丟失掉很多信息以及漢字的結(jié)構(gòu)等原因，可能會造成字符粘接模糊或斷裂的缺陷，增加切分的難度。考慮到算法的實時性和適用性，采用投影法作為主要的分割法，根據(jù)車牌的先驗知識，配以對粘連字符、斷裂字符和車牌邊框干擾的特殊處理來完成字符分割。
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