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基于canny算子和边缘点统计的车辆轮廓识别方法
| 专利名称： | 基于canny算子和边缘点统计的车辆轮廓识别方法 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于canny算子和边缘点统计的车辆轮廓识别方法，涉及计算机图像识别领域。本发明首先采用图像预处理技术将彩色图像转化为灰度图像，并进行图像平滑降噪；接下来利用canny算子进行图像边缘点识别，涉及图像梯度计算、对梯度幅值进行非极大值抑制、对初步边缘点进行双阈值计算；最后利用边缘点统计方法，通过纵横两次扫描得出车辆轮廓区域。本发明结合了传统基于canny算子的图像边缘检测算法和基于边缘点统计的轮廓识别方法，能较好剔除假边缘点和补全边缘缺口，且轮廓区域判断更为准确，较准的计算出图像中的轮廓区域，适合统计公路监控中对通行车流量。 |
| 专利类型： | 发明专利 |
| 国家地区组织代码： | 江苏;32 |
| 申请人： | 南京信息工程大学 |
| 发明人： | 马廷淮;单鑫 |
| 专利状态： | 有效 |
| 申请日期： | 2010-12-30T00:00:00+0800 |
| 发布日期： | 2019-01-01T00:00:00+0800 |
| 申请号： | CN201010612592.4 |
| 公开号： | CN102043950A |
| 代理机构： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 |
| 代理人： | 许方 |
| 分类号： | G06K9/00(2006.01)I |
| 申请人地址： | 210044 江苏省南京市宁六路219号 |
| 主权项： | 基于canny算子和边缘点统计的车辆轮廓识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1），输入被识别车辆的JPEG图像进行灰度化处理，屏蔽图像中车辆与背景之间的差异，得到车辆基于灰度的图像；步骤2），采用高斯图像模糊滤波器对步骤1）所得的灰度图像进行平滑处理，过滤掉图像噪声；步骤3），采用canny算子进行梯度计算，求得灰度图像中每个像素点的梯度值和方向；步骤4），采用步骤3）得到的灰度图像中每个像素点的梯度值，对每个像素点的梯度幅值进行非极大值抑制，初步得到图像边缘点集合；步骤5），对步骤4）得到的初步边缘点进行双阈值计算，进一步精化边缘点，剔除假边缘点和补全边缘缺口，得到精确边缘点；步骤6），对步骤5）得到的精确边缘点进行统计分析，判断出车辆轮廓所在区域，识别出图像中包含的车辆个数。 |
| 所属类别： | 发明专利 |
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