【英文题名】
Research on Thresholding Segmentation for Intelligent Traffic Images
【作者】
潘喆 ;
【导师】
吴一全 ;
【学位授予单位】
南京航空航天大学 ;
【学科专业名称】
信号与信息处理
【学位年度】
2010
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
南京航空航天大学
【网络出版投稿时间】
2011-10-21
【关键词】
智能交通 ;
图像阈值分割 ;
指数熵 ;
最小类内差法 ;
快速递推算法 ;
二维直方图区域斜分 ;
人工鱼群算法 ;
【英文关键词】
intelligent traffic ;
image thresholding segmentation ;
exponent entropy ;
Minimum Within-Cluster algorithm ;
fast recurring algorithm ;
two-dimensional histogram oblique segmentation ;
fish-swarm algorithm ;
【中文摘要】
随着汽车拥有量急剧上涨,智能交通成为一个新兴的研究方向。图像处理技术是智能交通系统的重要前沿研究领域,具有十分重要的理论意义和应用价值。本文主要研究对车牌图像、车辆图像及道路图像的阈值分割技术。
本文首先对智能交通技术作了概述,对图像阈值分割的一般方法进行综述,指出了现有算法存在的不足,相应地提出了新的算法。
二维Shannon信息熵法是图像阈值分割中常用的经典算法,但存在着不足。为此,提出了二维指数信息熵阈值选取方法,克服了对数熵的不足,提高了速度。同时给出其快速算法,将二维阈值转化为一维。结果表明,该算法能快速准确地实现图像分割。
最小类内方差法(Otsu法)分割精确,应用范围广泛,实质上是最小二乘法(L2范数)。本文提出了基于最小类内绝对差(L1范数)及最大差(L∞范数)的阈值分割算法,导出了这两种算法的二维算法。通过比较,发现这两种方法在某些类型图像下,阈值分割效果明显优于最小类内方差法,其二维算法的分割效果普遍优于相应的一维算法。
基于熵的阈值选取方法是一类颇受关注的阈值分割算法。本文提出了二维Renyi熵的阈值分割两种不同的快速递推算法,都可以将计算复杂性由O(L4...
【英文摘要】
With the increase of vihecles, the intelligent traffic becomes to a new research direction. Applying image processing technology to intelligent traffic system is a challenging field which has great theoretical significance and practical value. This paper concerns on the thresholding segmentation on the images of licese plate, vihecle and road.
Firstly, the intelligent traffic techinology is introduced. On the basis of reviewing the method of image thresholding segmemntation, we point out the shortages o...
【更新日期】
2012-07-02
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