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公开(公告)号：CN103530882B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310486060.4
申请日：2013-10-17
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于图和色彩纹理特征的图像分割方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，本发明步骤包括：1）提取30张样本图片的纹理特征和色彩特征，将得到的纹理特征和色彩特征组成一个矩阵，并对矩阵求协方差作为30幅样本图片的色彩信息和纹理信息的统一系数；2）构造待分割图片的带权无向图；3）提取待分割图片的纹理特征和色彩特征，并构造待分割图片的纹理色彩特征描述符；4）利用步骤1）获得的统一系数和步骤3）获得的待分割图片的纹理色彩特征描述符计算待分割图片的带权无向图中边的权值；5）对步骤2）构造的带权无向图中的节点进行合并归类。本发明的分割准确性高，误分割、过分割现象少。
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公开(公告)号：CN103530893A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310510830.4
申请日：2013-10-25
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种相机抖动场景下基于背景差和运动信息的前景检测方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域。本发明通过分析相机抖动场景下像素点的运动信息，采用概率阈值判断去除相机抖动造成的误检前景点，提高运动检测的准确性，解决现有运动检测方法对场景中相机抖动适应性不高的问题。在背景差法运动检测中，相机抖动造成边缘处像素点在前一帧被检测为前景点，当前帧却被检测为背景点，下一帧又可能被检测为前景点。运动目标运动是由前一帧的运动像素点移动过来，在序列图像中形成连续的运动，且连续运动持续的时间与运动物体的尺寸有关。获取相机抖动造成的运动信息的概率分布，实现相机抖动场景下误检前景的剔除。
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公开(公告)号：CN103530893B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310510830.4
申请日：2013-10-25
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种相机抖动场景下基于背景差和运动信息的前景检测方法，属于图像处理与计算机视觉技术领域。本发明通过分析相机抖动场景下像素点的运动信息，采用概率阈值判断去除相机抖动造成的误检前景点，提高运动检测的准确性，解决现有运动检测方法对场景中相机抖动适应性不高的问题。在背景差法运动检测中，相机抖动造成边缘处像素点在前一帧被检测为前景点，当前帧却被检测为背景点，下一帧又可能被检测为前景点。运动目标运动是由前一帧的运动像素点移动过来，在序列图像中形成连续的运动，且连续运动持续的时间与运动物体的尺寸有关。获取相机抖动造成的运动信息的概率分布，实现相机抖动场景下误检前景的剔除。
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公开(公告)号：CN103530882A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310486060.4
申请日：2013-10-17
Applicant: 南京大学 , 南京大学镇江高新技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种改进的基于图和色彩纹理特征的图像分割方法，涉及图像处理和计算机视觉技术领域，本发明步骤包括：1）提取30张样本图片的纹理特征和色彩特征，将得到的纹理特征和色彩特征组成一个矩阵，并对矩阵求协方差作为30幅样本图片的色彩信息和纹理信息的统一系数；2）构造待分割图片的带权无向图；3）提取待分割图片的纹理特征和色彩特征，并构造待分割图片的纹理色彩特征描述符；4）利用步骤1）获得的统一系数和步骤3）获得的待分割图片的纹理色彩特征描述符计算待分割图片的带权无向图中边的权值；5）对步骤2）构造的带权无向图中的节点进行合并归类。本发明的分割准确性高，误分割、过分割现象少。
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公开(公告)号：CN103871246A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410046250.9
申请日：2014-02-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于路网空间关系约束Lasso的短时交通流预测方法，通过最小绝对收缩和选择算子Lasso实现路网约束，对路网短时交通流进行预测，分为路网分析、模型训练和实时预测三个部分。本发明提出了基于路网空间关系约束Lasso的短时交通流预测方法，结合高速公路实测交通流数据，利用Lasso算法对短时交通流进行预测，给出路网相关性分析和变量选择方法，能比较准确和快速地预测高速公路短时交通流。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103839269B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201410105856.5
申请日：2014-03-21
Applicant: 南京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于四元数和模糊C均值聚类的图像分割方法，将待分割图片转换到四元数空间中，指定聚类数目，初始化隶属度矩阵U，利用定义的四元数距离衡量当前聚类中心和像素之间的差异度，计算目标函数、新的隶属度矩阵和聚类中心，若目标函数小于或等于迭代停止阈值，则分割完成，输出分割效果图；若目标函数大于迭代停止阈值，则利用新的隶属度矩阵和聚类中心重复计算四元数距离和目标函数这一过程，直至目标函数满足迭代停止条件，完成分割。本发明在统模糊C均值聚类算法基础上提出一种基于四元数空间的图像分割方法，有效地将R、G、B三通道作为统一的整体考虑，可以有效地保持颜色信息的完整性，分割结果更符合人眼视觉。
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公开(公告)号：CN103971386A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410241185.5
申请日：2014-05-30
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种动态背景场景下的前景检测方法，采用多帧连续图像初始化背景模型，通过自适应的方式更新匹配阈值，并在更新过程引入空间一致性判断与模糊理论，完成前景检测。本发明以ViBe算法为基础，通过多帧图像初始化、匹配阈值自适应更新、空间一致性原则以及模糊理论大大改善了算法在动态背景下的性能，降低了误检率。
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公开(公告)号：CN103871246B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201410046250.9
申请日：2014-02-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于路网空间关系约束Lasso的短时交通流预测方法，通过最小绝对收缩和选择算子Lasso实现路网约束，对路网短时交通流进行预测，分为路网分析、模型训练和实时预测三个部分。本发明提出了基于路网空间关系约束Lasso的短时交通流预测方法，结合高速公路实测交通流数据，利用Lasso算法对短时交通流进行预测，给出路网相关性分析和变量选择方法，能比较准确和快速地预测高速公路短时交通流。
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公开(公告)号：CN102707340B
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201210184554.2
申请日：2012-06-06
Applicant: 南京大学
IPC: G01W1/14
Abstract: 一种基于视频图像的降雨量测量方法，对视频摄像机采集的降雨视频，采用对数图像处理LIP方法，用灰色调替代亮度值，建立灰色调约束条件提取候选雨滴；利用主成分分析法PCA构建候选雨滴的倾斜方向的概率密度分布函数，并推导求取该分布函数峰值的Mean-shift方法，通过约束候选雨滴的倾斜方向去除干扰；通过场景背景和雨滴前景的色彩向量夹角约束去除散焦雨滴；利用摄像机参数标定计算每个聚焦雨滴的尺寸，构建雨滴谱，利用Gamma雨滴谱分布模型拟合推导降雨量。本发明打破传统的降雨量测量方法，创新的提出基于视频的测量方法，获得的降雨量数据具有很高的时间分辨率、空间分辨率，经济快捷。
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公开(公告)号：CN103996049A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410187034.6
申请日：2014-05-05
Applicant: 南京大学
Abstract: 一种基于视频图像的船舶超长超宽检测方法，采集船舶视频，进行像平面坐标系与世界坐标系的变换；提取船舶二值图像区域得到运动船舶区域；对每一帧图像的运动船舶均采用Kalman滤波器跟踪，得到运动船舶的质心位置的叠加，拟合船舶的运动轨迹确定船舶的主轴，利用Canny算子提取二值图像的轮廓，计算船舶主轴与所述轮廓的交点之间连线的长度，得到船舶的长度，所述轮廓垂直到主轴的最长距离为船舶的宽度；判断该船舶是否超长超宽。本发明根据当前的内河监控视频图像，采用图象处理、计算机视觉技术，从中提取运动船舶及像素级的长宽信息，通过交互式网格标定计算出船舶的实际尺寸，根据实际场景的条件，对船舶的长宽进行超限判断。
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