基于視覺傳感器的自主車輛地面自動辨識技術研究
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該設計訓練樣本中石子路面圖像的壓縮編碼圖如圖2所示。
2．2 圖像復原重建
圖像復原重建有諸多方法，本文采用較為常用的維納濾波復原法。尋找一個濾波器使得復原后的圖像
與原始圖像f(x，y)的方差最小，即：
式中：E{·}為數(shù)學期望算子。如果圖像f(x，y)與噪聲n(x，y)不相關，且h(x，y)有零均值，則由上述條件可以推導出維納濾波器的傳遞函數(shù)為：
式中：H*(u，v)為退化系統(tǒng)傳遞函數(shù)；H(u，v)的復共軛；Pf(u，v)和Pn(u，v)分別為原始圖像和噪聲的功率譜。
該設計訓練樣本中石子路面圖像的復原重建圖如圖3所示。
圖像平滑分為空間域處理和頻率域處理兩種。中值濾波法是非線性信號處理方法，它是用一個有奇數(shù)點的滑動窗口并將窗口中心點的值用窗口內(nèi)各點的中值代替。設一維序列f1，f2，…，fn，取窗口長度為m，對此一維序列進行中值濾波，就是從輸入序列中相繼抽出m個數(shù)fi-v，…，fi-1，fi，fi+1，…，fi+v。其中，fi為窗口中心點值
，再將這m個點值按其數(shù)值大小排序，取其序號為中心點的那個數(shù)作為濾波輸出。用數(shù)學公式表示為：
式中：A為窗口；{fij}為二維數(shù)據(jù)序列。
該設計訓練樣本中石子路面圖像的平滑圖如圖4所示。
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