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| 東莞監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.10359.cc 閱讀次數：2328 |
東莞監控力豐科技介紹智能分析核心算法
第一、運動檢測算法
◆幀差法
相鄰或間隔較近的兩幀圖像中按照對應位置直接進行像素值相減，從而獲得差分圖像。在查分圖像中，若對應位置處像素值很小，則可認為其靜止；如果對應位置的像素值較大，則可認為此處運動部分。
幀差法相對簡單，對于運動環境具有較強的自適應性，魯棒性較好。但是易產生空洞現象，如果空洞過大則會影響輪廓完整性，將很難提取出準確的運動目標區域。
應用幀差法時要求背景絕對禁止或基本無變化，噪聲較小，目標運動速度不為零，目標區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，對于動態背景下的目標跟蹤，則必須采用其他的方法先對全局運動做出補償，如塊匹配法、坐標變換法等。
◆背景差分法
混合高斯模型法也稱為統計背景模型法。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，但在東莞監控工程實際情況很復雜，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。因而之后又出現了固定分布數K的混合高斯分布模型以及后面發展而來的基于自適應分布數K的混合高斯分布模型。
◆二值化
一幅圖像包括目標物體、背景還有噪聲，要想從多值得數字圖像中直接提取出目標物體，最常用的方法就是設定一個閥值T，用T將圖像的數據分成兩部分：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置為0或255，也就是將整個圖像呈現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，它將每一像素點的灰度值設置為該點某鄰域窗口內的所有像素點灰度值得中值。
中值濾波是基于排序統計理論的一種能有效抑制噪聲的非線性信號處理技術，中值濾波的基本原理是把數字圖像或數字序列中的一點的值用該點的一個領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學運算。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，將圖像的邊緣擴大些，作用就是將目標的邊緣或者是內部的坑填掉，即將物體與周圍背景點結合。
第二、車牌識別算法
◆車牌定位算法
對經過預處理后的二值車牌圖像進行一階水平差分得到的跳變點圖，分別統計水平和垂直方向上的跳變點個數，通過設置標簽和區域連通，粗定位車牌的上下和左右邊界；選取一定區域的車牌圖像進行色彩空間轉換，判斷車牌顏色；對大于一定傾斜角的車牌進行水平矯正，使字符在同一水平線上；對矯正后的灰度圖像進行Sobel水平算子和垂直算子進行邊緣檢測并二值化，采用類似粗定位的方法對車牌進行細定位。
◆車牌切分算法
算法是基于二值圖像進行的，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一規定為黑底白字。由于二值圖像會丟失掉很多信息以及漢字的結構等原因，可能會造成字符粘接模糊或斷裂的缺陷，增加切分的難度?？紤]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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