基于圖像配準(zhǔn)的車標(biāo)識(shí)別算法研究
發(fā)布時(shí)間:2023-04-26 06:02
在智能交通系統(tǒng)(ITS)中,車輛特征檢測(cè)包括車牌檢測(cè)、車標(biāo)檢測(cè)、車型和車臉檢測(cè)。目前,車牌識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)國(guó)家發(fā)展地相當(dāng)成熟,并且已經(jīng)投入廣泛的應(yīng)用。車標(biāo)識(shí)別作為智能交通系統(tǒng)(ITS)的一項(xiàng)重要研究領(lǐng)域,可以輔助車牌識(shí)別進(jìn)行各種道路布控、停車場(chǎng)管理、高速公路電子收費(fèi)等。它對(duì)于科技的進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重要的意義。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展,以圖像理解為基礎(chǔ)的智能交通系統(tǒng)逐步得到實(shí)際應(yīng)用。計(jì)算機(jī)視覺(jué)通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人眼視覺(jué),提取圖像中的有用信息,并對(duì)提取到的信息進(jìn)行處理和理解,從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的實(shí)際檢測(cè)、控制和測(cè)量等功能。作為智能交通系統(tǒng)(ITS)的一個(gè)具體應(yīng)用,圖像處理技術(shù)在智能交通系統(tǒng)(ITS)中的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣闊。本文主要針對(duì)智能交通系統(tǒng)中的車標(biāo)識(shí)別技術(shù)展開研究和探討。算法總體分為三部分:圖像預(yù)處理,車標(biāo)定位,車標(biāo)識(shí)別。其中車標(biāo)定位部分是整個(gè)流程的關(guān)鍵階段,包括粗定位和精定位。它利用車牌與車標(biāo)相對(duì)位置的先驗(yàn)知識(shí)確定車標(biāo)所在的大致區(qū)域,然后使用Sobel算子邊緣檢測(cè)得到車標(biāo)的輪廓,采用大津法(OTSU)對(duì)輪廓圖進(jìn)行二值化,通過(guò)計(jì)算二值圖中前景像素的占比判斷車標(biāo)周圍干擾條紋的...
【文章頁(yè)數(shù)】:60 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 車標(biāo)定位技術(shù)
1.2.2 車標(biāo)識(shí)別技術(shù)
1.3 本文結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)知識(shí)介紹
2.1 圖像預(yù)處理算法
2.1.1 圖像灰度化
2.1.2 圖像平滑
2.1.3 圖像對(duì)比度增強(qiáng)
2.2 形態(tài)學(xué)操作
2.3 SIFT特征簡(jiǎn)介
2.4 FREAK描述子基本原理
2.4.1 人眼視網(wǎng)膜
2.4.2 FREAK視網(wǎng)膜采樣模式
2.4.3 低相關(guān)性描述子
2.4.4 FREAK描述子生成步驟
2.5 本章小結(jié)
第三章 車標(biāo)定位
3.1 車標(biāo)粗略區(qū)域的選定
3.2 車標(biāo)精確位置的確定
3.2.1 車標(biāo)輪廓的提取
3.2.2 OTSU二值化
3.2.3 形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算
3.2.4 連通域分析
3.2.5 車標(biāo)精確位置的確定
3.2.6 車標(biāo)定位實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.3 本章小結(jié)
第四章 車標(biāo)識(shí)別
4.1 車標(biāo)模板庫(kù)的建立
4.2 SIFT特征提取
4.3 FREAK的特征點(diǎn)配準(zhǔn)改進(jìn)
4.3.1 特征描述子生成
4.3.2 特征點(diǎn)配準(zhǔn)
4.4 車標(biāo)識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析及評(píng)價(jià)
4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
5.1 總結(jié)
5.2 下一步展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間發(fā)表的論文
攻讀碩士期間參與的科研項(xiàng)目
本文編號(hào):3801893
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【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
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第一章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 車標(biāo)定位技術(shù)
1.2.2 車標(biāo)識(shí)別技術(shù)
1.3 本文結(jié)構(gòu)安排
第二章 相關(guān)理論基礎(chǔ)知識(shí)介紹
2.1 圖像預(yù)處理算法
2.1.1 圖像灰度化
2.1.2 圖像平滑
2.1.3 圖像對(duì)比度增強(qiáng)
2.2 形態(tài)學(xué)操作
2.3 SIFT特征簡(jiǎn)介
2.4 FREAK描述子基本原理
2.4.1 人眼視網(wǎng)膜
2.4.2 FREAK視網(wǎng)膜采樣模式
2.4.3 低相關(guān)性描述子
2.4.4 FREAK描述子生成步驟
2.5 本章小結(jié)
第三章 車標(biāo)定位
3.1 車標(biāo)粗略區(qū)域的選定
3.2 車標(biāo)精確位置的確定
3.2.1 車標(biāo)輪廓的提取
3.2.2 OTSU二值化
3.2.3 形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算
3.2.4 連通域分析
3.2.5 車標(biāo)精確位置的確定
3.2.6 車標(biāo)定位實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.3 本章小結(jié)
第四章 車標(biāo)識(shí)別
4.1 車標(biāo)模板庫(kù)的建立
4.2 SIFT特征提取
4.3 FREAK的特征點(diǎn)配準(zhǔn)改進(jìn)
4.3.1 特征描述子生成
4.3.2 特征點(diǎn)配準(zhǔn)
4.4 車標(biāo)識(shí)別實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析及評(píng)價(jià)
4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
5.1 總結(jié)
5.2 下一步展望
參考文獻(xiàn)
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攻讀碩士期間發(fā)表的論文
攻讀碩士期間參與的科研項(xiàng)目
本文編號(hào):3801893
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