基于圖像的交通場景理解.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目前交通場景的視頻圖像的處理已成為計(jì)算機(jī)視覺的熱點(diǎn)研究。本文圍繞交通道路區(qū)域的檢測、交通場景圖像的超像素分割算法、交通圖像的超像素區(qū)域描述與交通場景圖像的語義理解等方面展開，主要研究工作體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
　　針對交通道路區(qū)域形狀沒有固定的模式，沒有統(tǒng)一的顏色，同時(shí)受噪聲、光照和陰影的影響，提出一種基于改進(jìn)的Adaboost交通圖像道路區(qū)域檢測方法，該方法增強(qiáng)了分類器的識別道路的性能。
　　針對交通視頻與圖像的數(shù)據(jù)量大，以

2、及計(jì)算量大的問題，引入超像素的概念，提出基于改進(jìn)的SLIC超像素分割算法進(jìn)行交通圖像分割，較之傳統(tǒng)的過分割方法，改進(jìn)的SLIC算法在一定程度上解決了超像素大小形狀不均勻和邊界信息性不佳等問題。
　　提出一種基于黎曼流形的協(xié)方差交通圖像像素表述方法，該方法有效地融合像素的顏色、梯度、紋理等特征，降低特征的維數(shù)，增加交通圖像描述的準(zhǔn)確性。提出一種有效的將低層的圖像視覺特征映射到高層語義特征的bag-of-words表述方法，將交通圖像

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