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基于图像处理的车型识别技术研究

作　者: 秦克胜
导　师: 童刚
学　校: 青岛科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 图像识别 车型分类 特征提取 支持向量机 Freeman链码
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


随着交通拥挤和堵塞等各种问题的日益突出,以及计算机技术的不断发展,智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)得到了越来越广泛的应用,并在欧、美等发达国家广泛得到应用,而在我国的应用尚处于探索研究的起步阶段。车辆的自动识别和跟踪技术是ITS的重要组成部分,本论文在分析了各种车辆识别技术的基础上,综合图像处理和模式识别技术来实现车辆的分类。论文采用《收费公路车辆通行费车型分类》作为车型分类标准。首先对摄像机采集的图像进行去除背景的运算以获取车辆图像,随后的工作是图像的预处理、特征提取、模式识别,以达到车型识别的目的。主要工作及创新点体现在:(1)车辆图像进行预处理过程中,分析了图像的噪声类型,并使用中值滤波、均值滤波、小波滤波方法对噪声图像进行预处理,通过实验表明小波滤波方法能有效去除车辆图像噪声,保留车辆轮廓特征。并通过实验选取了适合车型识别的边缘检测算法,实现了由Hough变换检测圆进而为后续特征提取打好基础。(2)特征提取。获取车辆轮廓,在计算出车辆的长高比、轴间距同车长之比以及分散度(周长的平方和面积之比)的同时,还设计了根据Freeman链码计算出车辆形状的7个不变矩特征,使得车辆在图像中的不同位置均可获得较好的识别效果。(3)深入研究了模式识别技术的基本理论和现有主要方法,设计了基于MATLAB的SVM二分类器。在对比分析的基础上依据决策树的思想设计了基于支持向量机的车型识别系统,并且利用LIBSVM工具作了系统的仿真试验,得到了比较令人满意的识别效果。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-10
第一章 绪论  10-15
  1.1 课题的研究背景及意义  10
  1.2 车型识别技术的发展现状  10-12
  1.3 基于图像的车型识别技术研究现状  12-13
  1.4 本文主要研究内容和结构安排  13-15
第二章 图像处理技术与车型识别  15-32
  2.1 引言  15
  2.2 车辆区域的分割方法  15-16
    2.2.1 背景差分法  15
    2.2.2 光流法  15-16
    2.2.3 帧间差分法  16
  2.3 图像的预处理技术和实现  16-31
    2.3.1 图像的去噪处理  16-20
    2.3.2 图像的分割技术  20-22
    2.3.3 数字图像的边缘检测技术  22-27
    2.3.4 数学形态学及基本运算  27-30
    2.3.5 Hough 变换及圆的检测  30-31
  2.4 本章小结  31-32
第三章 车型分类标准及特征提取技术研究  32-46
  3.1 引言  32
  3.2 车型分类标准  32-33
  3.3 模式识别技术及特征提取  33-36
    3.3.1 模式识别主要方法  33-34
    3.3.2 图像识别过程  34-35
    3.3.3 特征提取技术  35-36
  3.4 FREEMAN 链码与轮廓跟踪  36-38
    3.4.1 图像的链码描述  36-37
    3.4.2 链码轮廓跟踪  37-38
  3.5 车辆特征的选取和计算  38-45
    3.5.1 几何特征的提取  38-42
    3.5.2 矩特征的提取  42-45
  3.6 本章小结  45-46
第四章 基于SVM 的车型识别器设计  46-69
  4.1 引言  46
  4.2 支持向量机理论  46-53
    4.2.1 ERM 和SRM  47-48
    4.2.2 支持向量机分类  48-53
  4.3 支持向量机核函数及分类实验  53-61
    4.3.1 支持向量机核函数  53-54
    4.3.2 支持向量机分类实验  54-60
    4.3.3 实验结果分析  60-61
  4.4 支持向量机车型分类器设计  61-68
    4.4.1 支持向量机多类分类算法  61-63
    4.4.2 基于SVM 的车型分类器设计  63-66
    4.4.3 实验结果与分析  66-68
  4.5 本章小结  68-69
第五章 总结与展望  69-72
  5.1 总结  69
  5.2 展望  69-72
参考文献  72-76
致谢  76-77
攻读学位期间发表的学术论文目录  77-78

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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