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《基于机器视觉的汽车类型识别算法研究》论文
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2010-12-15
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本文对机器视觉与数字图像处理及其应用进行了研究,并对智能交通及其关键技术进行了讨论。设计了一个汽车类型识别方案,运用图像处理的方法获取汽车轮廓特征,提取特征参数,设计分类完成汽车类型识别。
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西安工业大学
硕士学位论文
基于机器视觉的汽车类型识别算法研究
姓名:赵建涛
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:李晋惠
20080513
基于机器视觉的汽车类型识别算法研究
学科:计算机应用技术
研究生签字:勿豳磊
指导教师签字:
摘要
汽车类型识别是智能交通的一个重要组成部分。目前,传统的电磁线圈感应识别车型
法由于对路面的破坏、维护困难、不可移动性等原因,使其发展受到了有大的限制。近几
年,“车牌识别”得到了国内外学者的广泛关注,其原理是对车牌进行光学字符识别(OCR),
虽有着较好的识别效率,但面对一些违规遮挡、涂改、改挂车牌的现象却无能为力,特别
是对于未来的无人值守收费系统,仅依靠它也不能解决这一问题。
本文对机器视觉与数字图像处理及其应用进行了研究,并对智能交通及其关键技术进
行了讨论。设计了一个汽车类型识别方案,运用图像处理的方法获取汽车轮廓特征,提取
特征参数,设计分类完成汽车类型识别。
论文针对汽车的外形轮廓尺寸进行图像分析来设计算法,实现对汽车进行大中小型
的分类。首先,对公路收费处采集到的汽车的图像结合其前期背景图像,运用图像差影算
法进行汽车对象提取,去除多余的背景,只留下汽车目标。其次,对得到的结果图像进行
预处理,采用直方图均衡化算法增强图像,重点是去除一些因客观原因所叠加的噪声,课
题选用中值滤波法,通过实验设计中值滤波模板完成噪声滤除。再次,运用分水岭算法进
行图像分割完成二值化处理,使汽车的轮廓边界分明,便于后期的尺寸特征提取。对于汽
车图像边缘的多余突刺和凹陷,运用图像数学形态学的处理进行消除和填充,使其边界更
为真实。最后,采用横纵向图像点扫描的方法计算汽车的长度和高度参数,借助统计分析
设计的分类器完成汽车类型的识别。
运用DELPHI高级程序语言完成了算法的实现,并运用其进行相关实验。实验显示,
将机器视觉与数字图像处理运用于汽车类型识别是可行的,且快速、准确、并能有效解决
车牌识别中出现的一些大改小,换车牌等逃避收费的问题。研究结果表明,数字图像处理
技术用于智能交通中能大力提高其效能。
关键词:机器视觉;智能交通;数字图像处理;数学形态学;汽车车型识别
学位论文知识产权声明
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或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。
学位论文作者签名:
乞鳓
指导教师签名:
喃刊旺
日期:
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67
学位论文独创性声明
学位论文独创性声明
秉承学校严谨的学风与优良的科学道德,本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师
指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地
方外,学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的成果,不包含本人已申请学位或他人
已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已
在论文中作了明确的说明并表示了致谢。
学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。
学位论文作者签名:
指导教师签名:
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fighterzhxh
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