利用K-SVD去噪提高车辆检测率的方法

• 作者: 周旭 张尤赛 王亚军
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏表示 车辆检测率 图像去噪 小波变换 中值滤波 维纳滤波
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 1007-1011
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4465字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.05.032

摘要

目前基于交通视频的车辆检测技术的研究重点大多集中于如何更准确更快速识别车辆的方法上,对视频中噪声对车辆检测率的影响重视不够.由于监控视频的获取常因为外部条件和传输过程而混入噪声,引起图像质量下降,从而严重影响后续的车辆检测性能.据此论文提出了一种基于稀疏表示去除视频噪声提高车辆检测率的方法.该方法利用K-奇异值分解算法训练过完备字典,将噪声图像在过完备字典上稀疏分解,根据原图像在过完备字典上能够稀疏表示而噪声不能稀疏表示的原理来去除噪声.最后,在光流法、帧差法和背景差分法这三种车辆检测算法的基础上,将该方法与中值滤波、维纳滤波和基于小波的去噪方法进行了比较,在去噪图像的信噪比和车辆检测率两个方面,验证了所提出方法具有更好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张尤赛	江苏科技大学电子与信息学院	59	353	9.0	14.0
2	周旭	江苏科技大学电子与信息学院	2	3	1.0	1.0
3	王亚军	江苏科技大学电子与信息学院	10	14	2.0	3.0