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工程车辆特征识别方法的研究

作　者: 张琪
导　师: 关宇东
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 图像分割 HSV彩色空间 SEM算法主元分析法
分类号: TP391.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 121次
引　用: 2次
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内容摘要

随着社会生产力的不断发展,智能化管理成为了一种趋势。它极大地方便人们工作和日常生活,提高了效率。智能化管理的发展应用是和计算机科学与技术水平紧密相连的。计算机技术的快速发展为智能化管理的推广普及创造了条件。近年来,随着车辆数量的持续增长,车辆智能化管理技术的发展应用很有意义。在这样的应用背景下,本论文主要研究了工程车辆的外形特征自动识别系统的模型。研究分以下几个方面:首先,对车辆目标的分割方法进行了研究;本论文讨论了常用的彩色空间,分析了各彩色空间的特点。车辆目标的分割是在HSV彩色空间完成的。通过在HSV彩色空间计算欧式距离,把彩色图像转换为灰度图像,然后利用灰度图像的分割方法对车辆进行分割。文中提出了利用SEM算法和区域生长法相结合的方法进行目标分割。本文在多幅图像上进行了实验,分割效果良好。其次,研究了用于目标轮廓信息特征提取的方法;对已分割的目标提取轮廓信息,采用傅立叶描述符描述。然后使用主元分析法进行特征提取。最后,本论文研究了车辆影子的去除方法。文中对车辆影子的去除方法作了探索性的研究,提出了两种不同的去除影子的方法。并对这两种方法进行了仿真,实验证明这两种方法在去除阴影方面有着一定的效果。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章绪论  8-14
  1.1 课题背景  8-11
    1.1.1 人工智能和计算机视觉  8-9
    1.1.2 彩色图像分割与目标识别  9-10
    1.1.3 车辆外形识别在车辆管理中的应用  10-11
  1.2 国内外发展现状  11-12
    1.2.1 图像分割的方法  11-12
    1.2.2 模式识别的方法  12
  1.3 本课题的研究内容  12-14
第2章彩色空间的研究和图像分割  14-24
  2.1 彩色空间的研究  14-19
    2.1.1 RGB彩色空间  14-15
    2.1.2 CMY（K）彩色空间  15
    2.1.3 YUV彩色空间  15
    2.1.4 CIE Lab彩色空间  15-16
    2.1.5 HSV彩色空间  16-19
  2.2 图像分割  19-21
    2.2.1 区域生长法  20-21
  2.3 数学形态学  21-23
  2.4 本章小结  23-24
第3章随机最大期望算法  24-28
  3.1 最大后验概率（MAP）准则  24-25
  3.2 随机最大期望（SEM）算法  25-26
    3.2.1 初始化  25
    3.2.2 随机类别划分  25
    3.2.3 参数估计及后验概率计算  25-26
    3.2.4 迭代停止的条件  26
  3.3 引入灰度平均灰度的联合概率密度  26-27
  3.4 本章小结  27-28
第4章关于去除轮胎附近车影的讨论  28-32
  4.1 单幅图片  28-30
  4.2 利用背景图片  30-31
  4.3 本章小结  31-32
第5章车辆外形特征的识别  32-39
  5.1 外形特征的表达和描述  32-36
    5.1.1 链码  32-33
    5.1.2 多边形  33-34
    5.1.3 标记  34
    5.1.4 傅立叶描述  34-36
  5.2 特征提取  36-38
    5.2.1 主元分析法  37-38
  5.3 本章小结  38-39
第6章仿真实验及结果分析  39-48
  6.1 总体思想  39-40
  6.2 图像采集  40
  6.3 彩色空间转换求颜色欧式距离  40-42
  6.4 随机最大期望算法聚类  42
  6.5 数学形态学处理  42-43
  6.6 区域生长法去除目标以外大的噪声  43-45
  6.7 傅立叶描述边界  45-46
  6.8 主元提取识别目标  46-47
  6.9 本章小结  47-48
结论  48-50
参考文献  50-54
攻读学位期间发表的学术论文  54-55
哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明  55
哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书  55
哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理  55-56
致谢  56

工程车辆特征识别方法的研究

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