基于目标检测结果的轮廓及颜色识别研究

• 作者: 余化鹏 刘雷 李舟 杨新瑞
• 来源期刊: 成都大学学报（自然科学版）
• 关键词: 轮廓提取 图像分割 数字图像处理
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 276-280
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-5422.2019.03.011

摘要

基于深度学习方法给出的目标矩形框检测结果,针对实时目标轮廓提取和颜色识别问题,提出了一种基于边缘提取和形态学操作的方法.首先通过Canny边缘检测算法提取图像大致轮廓,应用多次形态学闭操作将目标主体与背景、噪声等加以区分,找出最大轮廓即目标轮廓,然后利用目标轮廓所包含的区域,在HSI颜色空间中完成目标颜色的统计和识别,并采用真实场景中的无人机、小汽车和人的图像来进行实验验证.实验结果表明,所提出的方法相比纯粹基于深度神经网络的方法在效率上有较大提升,相比纯粹的底层图像处理方法在精度上有较大提高,既保证了实时性,又确保了较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余化鹏	成都大学信息科学与工程学院	4	19	2.0	4.0
2	李舟	成都大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0
3	杨新瑞	成都大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0
4	刘雷	成都大学信息科学与工程学院	1	1	1.0	1.0