智能交通中圖像處理技術(shù)應(yīng)用的研究.pdf

1、圖像處理技術(shù)在智能交通中應(yīng)用的研究,是智能交通系統(tǒng)的重要前沿研究領(lǐng)域,具有十分重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。圖像處理技術(shù)在智能交通中的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣闊,大體上可分為基于視覺(jué)的智能車輛導(dǎo)航、基于視覺(jué)的交通監(jiān)控和基于視覺(jué)的交通管理三大應(yīng)用領(lǐng)域。本文主要研究了后兩大領(lǐng)域中的若干問(wèn)題,主要包括彩色邊緣檢測(cè)、車牌定位、車牌字符分割、車徽分割和運(yùn)動(dòng)車輛的陰影檢測(cè)。彩色邊緣檢測(cè)在面向智能交通的圖像處理技術(shù)中發(fā)揮著重要作用。目前主要存在兩個(gè)問(wèn)題,一是大多數(shù)

2、算法在RGB彩色空間中實(shí)現(xiàn),不能提供符合人類視覺(jué)顏色理解的邊緣信息。含有色調(diào)、飽和度和亮度的顏色模型雖然更符合人對(duì)顏色的感知,但基于此顏色模型的彩色邊緣檢測(cè)的研究還較少,且已有算法對(duì)噪聲敏感,抗噪性能差。因此,在色調(diào)、飽和度、亮度彩色空間內(nèi)尋找對(duì)噪聲具有魯棒性的彩色邊緣檢測(cè)算法是要解決的一個(gè)問(wèn)題;二是目前的彩色邊緣檢測(cè)算法沒(méi)有考慮目標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí),所求得的邊緣數(shù)量較多,目標(biāo)特征不易提取。因此,尋找基于目標(biāo)特征的彩色邊緣檢測(cè)算法是要解決的又