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随着我国汽车使用数量的逐年增多,汽车交通事故与汽车肇事逃逸案件也随之与日俱增,在这些案件的办理与侦破中分析车轮印痕已经成为最常用的手段之一。随着计算机科学的发展,尤其是利用数字图像处理技术对事故现场采集的轮胎印痕图像进行处理已经成为道路交通事故责任分析和鉴定肇事车辆以及分析事故原因的重要方法,也是实现交通事故处理的客观、公正、快捷、科学的有效方法,同时也为开发快速、便捷的交通事故处理软件提供新的解决方法。
轮胎印痕图像增强处理是进一步对肇事车辆轮胎印痕图像进行特征提取和识别的预处理技术。由于从事故现场中提取的轮胎印痕图像受到外界环境如天气状况、光照、路面状况等因素的影响,所以从现场中采集的图像多数呈现出对比度较低、光照不均匀、噪声大等特点,造成图像上轮胎胎纹的个别特征信息模糊不清,图像的视觉效果与实际需要还有很大的距离,对于图像后续的进一步处理极为不利,因此对轮胎印痕图像进行增强是非常必要的。但当前轮胎印痕图像的增强方法绝大多数仅是对图像进行简单的线性变换、灰度拉伸、去噪等传统的增强方法,常常导致图像的颜色失真,边缘模糊、细节丢失等,增强的效果不是令人很满意,基于此,本文提出了专业性较强的轮胎印痕图像增强方法,并通过试验仿真,能够取得较好的增强结果,对侦察肇事车辆案件具有较强的理论研究意义和应用价值。
本文首先介绍了肇事车辆轮胎印痕的研究背景及意义,并且阐述了其国内外研究现状及现研究方法上存在的一些问题。然后简单的介绍了轮胎印痕的一些基础知识并对轮胎印痕的处理技术进行了综述,本研究主要工作如下:
?(1)针对现场采集的轮胎印痕图像存在光照强度分布不均、背景和目标对比度低的情况,提出了基于中心环绕的Retinex理论增强算法,即单尺度的Retinex和多尺度Retinex。通过调整图像的动态范围、颜色恒常性、图像的锐化来实现图像的增强,文中还深入研究了Retinex理论的计算模型,指出了单尺度Retinex算法在胎痕图像增强上的局限性,并通过试验证明了多尺度Retinex算法在轮胎印痕增强方面的优越性。
(2)针对轮胎印痕图像中存在大量的噪声及光源分布不均等问题,提出了基于小波分解与重构的图像增强方法。首先利用Mallat快速小波分解算法,将轮胎印痕图像分解成不同尺度的多个高频和低频分量,然后对不同的分量分别进行去噪、调节亮度处理,克服了传统方法要么只能去除图像的噪声,要么只能调节图像的亮度分布的局限性。
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