丁宁
- 作品数：4 被引量：4H指数：1
- 供职机构：中国计量大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 墙体表面的网状裂纹最大宽度测量被引量：2
- 2017年
- 建筑物墙体裂纹是重要的安全隐患,检测混凝土墙体表面的裂纹及测量其最大宽度,已引起众多关注.现介绍基于图像处理的智能检测方法,即根据裂纹像素点分布特征,利用连通域面积大小来提取裂纹,并删除伪裂纹等杂质,再对含有分支或网状裂纹进行局部处理,根据裂纹特征像素点的位置关系获取聚类近似初始值,之后利用K-means聚类算法不断迭代计算裂纹特征像素点到其对应直线的最短距离,并以此将图像中的像素点归为不同方向的裂纹类.最后,利用分类好的裂纹像素点分别进行边缘检测与最大宽度测量并比较,来获取含有交叉裂纹的最大宽度值.本文获得的水平裂纹最大宽度的相对误差为2.968%,斜垂裂纹最大宽度的相对误差为5.188%.
- 丁宁陈晓竹
- 关键词：图像处理K-MEANS聚类算法特征提取
- 区域边缘直方图的目标搜索算法被引量：1
- 2016年
- 视频目标搜索是智能视频监控领域一大挑战,提出一种基于灰度图像区域边缘直方图的目标搜索算法.首先,在固定场景的视频数据中,对选定目标进行特征提取,即区域边缘直方图(REH)特征向量;接着在同一场景的未知视频数据中进行前景检测并提取前景目标的特征向量;经滤波处理后,与选定目标特征向量进行匹配,通过相似性度量评判是否搜索成功.实验得到了最佳72.4%的匹配成功率,验证了32维的区域边缘特征向量为最佳描述特征.实验结果表明,本算法能有效地实现目标搜索.
- 胡正东陈晓竹丁宁
- 关键词：特征提取
- 基于单目视觉测距的裂纹长度测量
- 近年来，随着计算机图像处理技术的快速发展，越来越多的人将其应用到建筑物表面的裂纹测量评定中，相对于传统的人工目测和声波测量法的低客性、精度和效率低下、成本高等缺点，图像处理技术具备非接触、低成本、方便快捷、精确度高的优势...
- 丁宁
- 关键词：图像处理K-MEANS算法特征提取单目视觉
- 文献传递
- HSV空间中基于区域边缘直方图的视频目标再识别算法
- 2016年
- 视频目标再识别涉及计算机视觉领域的运动目标检测、跟踪、图像处理、特征提取、特征匹配等.现提出一种基于前景检测、彩色区域边缘直方图(REH)的视频目标再识别算法.前景目标检测能有效消除背景像素产生的冗余特征,结合HSV空间中的彩色区域边缘直方图,增强了对目标的特征描述.实验在笔者建立数据集和3Dpes上取得了86.7%和51.5%的识别率,进一步提高了视频目标再识别的准确率.
- 胡正东陈晓竹丁宁
