论文题目: 智能交通中图像处理技术应用的研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 通信与信息系统
作者: 李文举
导师: 梁德群
关键词: 智能交通系统,图像处理,彩色边缘检测,车牌定位,车牌字符分割,车徽分割,阴影检测
文献来源: 大连海事大学
发表年度: 2005
论文摘要: 图像处理技术在智能交通中应用的研究,是智能交通系统的重要前沿研究领域,具有十分重要的理论意义和应用价值。 图像处理技术在智能交通中的应用领域非常广阔,大体上可分为基于视觉的智能车辆导航、基于视觉的交通监控和基于视觉的交通管理三大应用领域。本文主要研究了后两大领域中的若干问题,主要包括彩色边缘检测、车牌定位、车牌字符分割、车徽分割和运动车辆的阴影检测。 彩色边缘检测在面向智能交通的图像处理技术中发挥着重要作用。目前主要存在两个问题,一是大多数算法在RGB彩色空间中实现,不能提供符合人类视觉颜色理解的边缘信息。含有色调、饱和度和亮度的颜色模型虽然更符合人对颜色的感知,但基于此颜色模型的彩色边缘检测的研究还较少,且已有算法对噪声敏感,抗噪性能差。因此,在色调、饱和度、亮度彩色空间内寻找对噪声具有鲁棒性的彩色边缘检测算法是要解决的一个问题;二是目前的彩色边缘检测算法没有考虑目标的先验知识,所求得的边缘数量较多,目标特征不易提取。因此,寻找基于目标特征的彩色边缘检测算法是要解决的又一个问题。 基于图像处理的车辆识别技术是智能交通领域的重要研究方向之一,目前的方法是基于车牌识别和车型识别,它们都存在算法的可靠性问题,而且车牌还存在易更换问题。要想可靠地识别车辆,必须最大限度地利用车辆提供的信息。因此,除了基于车牌和车型识别的车辆识别技术,是否还能找到其它的车辆识别方法是我们要解决的一个问题。车牌定位和字符分割是车牌识别系统的关键环节,但目前还存在着有待解决的难题。已有的车牌定位方法,当车牌底色与其周围颜色近似、车牌底色褪色或图像中的区域具有与车牌相似的几何和纹理特征时,有效定位率下降;而已有的字符分割方法在车牌图像质量退化时分割效果很不理想。因此,寻找更可靠的车牌定位方法与车牌字符分割方法是要解决的两个问题。 在基于视觉的交通监控中,运动车辆检测是要解决的首要问题,但阴影的存在常常使检测出现错误。因此,进行阴影检测是非常重要的。目前存在的问题是,阴影检测主要在RGB和HSV彩色空间中进行,在RGB空间中,R、G、B颜色分量
论文目录:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 智能交通中图像处理技术的发展
1.2.1 基于视觉的智能车辆导航
1.2.2 基于视觉的交通监控
1.2.3 基于视觉的交通管理
1.3 本文的主要工作与研究成果
1.3.1 彩色边缘检测方面
1.3.2 车牌自动识别方面
1.3.3 车徽自动识别方面
1.3.4 运动车辆检测方面
1.4 本文的整体框架安排
第二章 基于方向区域距离测度的彩色边缘检测方法
2.1 引言
2.2 颜色模型与彩色边缘
2.2.1 颜色模型
2.2.2 彩色边缘
2.3 基于方向区域距离测度的彩色边缘检测方法
2.3.1 色调函数的正交化
2.3.2 方向区域距离测度
2.3.3 算法实现
2.4 评价方法与实验结果
2.4.1 边缘检测的精确度
2.4.2 抗噪性能
2.4.3 主观评价
2.5 本章小结
第三章 基于边缘颜色对的车牌定位方法
3.1 引言
3.2 边缘颜色对
3.2.1 我国车牌的特征
3.2.2 边缘颜色对的概念
3.3 基于边缘颜色对的车牌定位方法
3.3.1 基于边缘颜色对的彩色边缘检测
3.3.2 利用车牌结构特征确定车牌区域
3.3.3 根据车牌纹理特征确定车牌区域
3.4 实验结果及分析
3.5 本章小结
第四章 基于主动视觉的车牌字符分割方法
4.1 引言
4.2 主动计算机视觉
4.3 基于主动视觉的车牌字符分割方法
4.3.1 面向字符分割的图像预处理
4.3.2 基于尺度自适应小波变换的字符粗分割
4.3.3 基于识别反馈的字符精分割
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 基于纹理一致性测度的车徽分割方法
5.1 引言
5.2 基于小波变换的纹理测度和纹理一致性测度
5.3 基于纹理一致性测度的车徽分割算法
5.4 实验结果
5.5 本章小结
第六章 运动车辆检测中的阴影抑制方法
6.1 引言
6.2 阴影的概念
6.2.1 阴影检测的基本假设
6.2.2 阴影检测的一般框架
6.3 基于霍特林变换的运动车辆检测中的阴影抑制方法
6.3.1 霍特林变换
6.3.2 阴影检测
6.3.3 实验结果与分析
6.4 本章小结
第七章 总结与展望
创新点摘要
攻读博士学位期间公开发表的论文
致谢
参考文献
附录
发布时间: 2005-10-13
参考文献
- [1].基于张量分解的高维图像处理的建模与算法研究[D]. 冀腾宇.电子科技大学2018
- [2].量子图像处理若干关键问题的研究[D]. 阮越.东南大学2016
- [3].基于数字图像识别技术的气液两相流参数检测的研究[D]. 施丽莲.浙江大学2004
- [4].模糊形态学技术及其在图像处理中的应用[D]. 程科.南京理工大学2006
- [5].小波与偏微分方程在图像处理中的应用研究[D]. 姜东焕.西安电子科技大学2007
- [6].基于色素分离的皮肤图像处理与分析[D]. 徐舒畅.浙江大学2007
- [7].基于交叉视觉皮质模型的图像处理关键技术研究[D]. 徐志平.复旦大学2007
- [8].量子衍生图像处理方法的研究[D]. 谢可夫.中南大学2007
- [9].基于核磁共振体系的量子信息测量与图像处理应用[D]. 王恒岩.中国科学技术大学2017
- [10].偏微分方程在图像处理中应用的研究[D]. 仵冀颖.北京交通大学2009
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