基于機(jī)器視覺的汽車類型識別算法研究.pdf

1、汽車類型識別是智能交通的一個重要組成部分。目前，傳統(tǒng)的電磁線圈感應(yīng)識別車型法由于對路面的破壞、維護(hù)困難、不可移動性等原因，使其發(fā)展受到了有大的限制。近幾年車牌識別得到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，其原理是對車牌進(jìn)行光學(xué)字符識別（OCR），雖有著較好的識別效率，但面對一些違規(guī)遮擋、涂改、改掛車牌的現(xiàn)象卻無能為力，特別是對于未來的無人值守收費(fèi)系統(tǒng)，僅依靠它也不能解決這一問題。 本文對機(jī)器視覺與數(shù)字圖像處理及其應(yīng)用進(jìn)行了研究，并對智能交通及

2、其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了討論。設(shè)計(jì)了一個汽車類型識別方案，運(yùn)用圖像處理的方法獲取汽車輪廓特征，提取特征參數(shù)，設(shè)計(jì)分類完成汽車類型識別。針對汽車的外形輪廓尺寸進(jìn)行圖像分析來設(shè)計(jì)算法，實(shí)現(xiàn)對汽車進(jìn)行大中小型的分類。首先，對公路收費(fèi)處采集到的汽車的圖像結(jié)合其前期背景圖像，運(yùn)用圖像差影算法進(jìn)行汽車對象提取，去除多余的背景，只留下汽車目標(biāo)。其次，對得到的結(jié)果圖像進(jìn)行預(yù)處理，采用直方圖均衡化算法增強(qiáng)圖像，重點(diǎn)是去除一些因客觀原因所疊加的噪聲，課題選用中值濾

3、波法，通過實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中值濾波模板完成噪聲濾除。再次，運(yùn)用分水嶺算法進(jìn)行圖像分割完成二值化處理，使汽車的輪廓邊界分明，便于后期的尺寸特征提取。對于汽車圖像邊緣的多余突刺和凹陷，運(yùn)用圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的處理進(jìn)行消除和填充，使其邊界更為真實(shí)。最后，采用橫縱向圖像點(diǎn)掃描的方法計(jì)算汽車的長度和高度參數(shù)，借助統(tǒng)計(jì)分析設(shè)計(jì)的分類器完成汽車類型的識別。運(yùn)用DELPHI高級程序語言完成了算法的實(shí)現(xiàn)，并運(yùn)用其進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)顯示，將機(jī)器視覺與數(shù)字圖像處理運(yùn)用于