基于數(shù)字圖像處理的車(chē)型識(shí)別技術(shù)研究_于敬鵬

1、基于數(shù)字圖像處理的車(chē)型識(shí)別技術(shù)研究StudyofVehicleTypeAutomaticRecognitionBasedonDigitalimageProcessing本文主要研究了智能交通系統(tǒng)中基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的車(chē)型識(shí)別技術(shù)的基本原理和關(guān)鍵技術(shù)。信息采集和交通檢測(cè)已經(jīng)成為智能交通系統(tǒng)中一項(xiàng)重要研究課題，而車(chē)型識(shí)別則是其中最基礎(chǔ)的部分。在總結(jié)和分析現(xiàn)有車(chē)型識(shí)別技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)字圖像處理理論，提出了新的方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明該方法的

2、有效性。本文第一章緒論部分主要闡述了車(chē)型識(shí)別技術(shù)的研究背景、研究意義和研究?jī)?nèi)容第二章主要介紹了數(shù)字圖像處理的理論基礎(chǔ)知識(shí)，RGBHSI等彩色模型，并講述了彩色圖像灰度化和圖像濾波、邊緣檢測(cè)等；對(duì)二值圖像的分割和曲線擬合進(jìn)行了分析，同時(shí)，對(duì)車(chē)輛外形進(jìn)行了類(lèi)別劃分。第三章在小波變換理論基礎(chǔ)上，展開(kāi)對(duì)車(chē)型識(shí)別的研究，首先介紹了二維小波變換知識(shí)，并對(duì)車(chē)型圖像增強(qiáng)進(jìn)行了詳細(xì)敘述，包括圖像分割，圖像增強(qiáng)處理等；然后對(duì)圖像中的車(chē)輛采用小波變換的多尺度

3、邊緣檢測(cè)，取得了較好的效果；在車(chē)輛外形輪廓提取后，詳細(xì)研究了視頻圖像中車(chē)輛跟蹤算法，同時(shí)對(duì)該算法進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，到達(dá)了預(yù)期的目的。第四章在數(shù)字圖像處理算法的基礎(chǔ)研究上，運(yùn)用前兩章的理論知識(shí)，對(duì)車(chē)輛外形參數(shù)進(jìn)行了數(shù)值分析，并且建立轎車(chē)、客車(chē)、貨車(chē)等數(shù)據(jù)樣本，為后續(xù)的車(chē)型輸出提供了條件；同時(shí)，對(duì)車(chē)型識(shí)別軟件系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)作了介紹，包括C語(yǔ)言以及MFC等內(nèi)容；最后，提供了車(chē)型識(shí)別系統(tǒng)的MFC界面，并進(jìn)行了系統(tǒng)測(cè)試，達(dá)到了良好的效果。