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公开(公告)号：CN101915573A
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN201010244950.0
申请日：2010-08-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明是一种基于标记物的关键点检测的定位测量方法，分为四个部分：第一，标尺和标记物的设计，实现了环境适应性强、方便使用制作的标尺和标记物；第二，用于标定的标尺检测，根据自定义分割函数对压缩后的图像实施多阈值分割，并通过轮廓检测、多边形拟合等方法定位标尺；第三，标记物的关键点检测，主要采用了直方图匹配、灰度投影法、霍夫变换线段检测以及最小二乘法直线拟合等方法检测定位关键点；第四，三维世界坐标的重建，这里采用摄影测量的二维方法。本发明提到的多阈值分割以及将霍夫变换与最小二乘法相结合来定位直线等方法，提高了算法的性能和精度。本发明应用范围广泛，适用各种基于关键点检测的定位测量问题。
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公开(公告)号：CN102831419B
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201210265068.3
申请日：2012-07-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种快速的街景图像中车牌的检测模糊方法，该方法包括以下步骤：去除不包含车牌区域的部分区域；将街景图像采用HSV空间模型进行颜色分割，得到二值图像；对二值图像进行两次膨胀操作；根据车牌的形状和梯度特征，初步判断车牌区域；根据车牌的空间特征，设置一定的限制条件来进一步检测车牌；对所有检测到的车牌区域进行水平、垂直方向上的平滑模糊，得到最终的结果图像。本发明引入水平方向的膨胀算法来连通候选区域，基于车牌区域的颜色、纹理、形状和空间特征，提出了快速、鲁棒的车牌检测算法。本发明巧妙地采用水平和垂直模板对车牌区域进行平滑模糊处理，在保证模糊效果的同时，大大提高了处理速度。
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公开(公告)号：CN102831419A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210265068.3
申请日：2012-07-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种快速的街景图像中车牌的检测模糊方法，该方法包括以下步骤：去除不包含车牌区域的部分区域；将街景图像采用HSV空间模型进行颜色分割，得到二值图像；对二值图像进行两次膨胀操作；根据车牌的形状和梯度特征，初步判断车牌区域；根据车牌的空间特征，设置一定的限制条件来进一步检测车牌；对所有检测到的车牌区域进行水平、垂直方向上的平滑模糊，得到最终的结果图像。本发明引入水平方向的膨胀算法来连通候选区域，基于车牌区域的颜色、纹理、形状和空间特征，提出了快速、鲁棒的车牌检测算法。本发明巧妙地采用水平和垂直模板对车牌区域进行平滑模糊处理，在保证模糊效果的同时，大大提高了处理速度。
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公开(公告)号：CN101915573B
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201010244950.0
申请日：2010-08-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明是一种基于标记物的关键点检测的定位测量方法，分为四个部分：第一，标尺和标记物的设计，实现了环境适应性强、方便使用制作的标尺和标记物；第二，用于标定的标尺检测，根据自定义分割函数对压缩后的图像实施多阈值分割，并通过轮廓检测、多边形拟合等方法定位标尺；第三，标记物的关键点检测，主要采用了直方图匹配、灰度投影法、霍夫变换线段检测以及最小二乘法直线拟合等方法检测定位关键点；第四，三维世界坐标的重建，这里采用摄影测量的二维方法。本发明提到的多阈值分割以及将霍夫变换与最小二乘法相结合来定位直线等方法，提高了算法的性能和精度。本发明应用范围广泛，适用各种基于关键点检测的定位测量问题。
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