对于直方图智能交通系统中车标图像识别技术前言

摘要3-4

Abstract4-5

目录5-7

1 绪论7-16

1.1 智能交通系统7-9

1.1.1 智能交通系统的探讨背景及内容7

1.1.2 智能交通系统进展近况7-9

1.2 车标识别系统概述9-15

1.2.1 选题的科学作用和运用前景9-10

1.2.2 车标识别系统的关键技术10-12

1.2.3 车标识别探讨近况12-14

1.2.4 车标识别运用近况14-15

1.3 本论文主要探讨内容15-16

2 车标图像处理基础16-26

2.1 颜色空间选择16-17

2.2 图像去噪17-19

2.3 边缘检测19-24

2.4 尺寸归一化24-25

2.5 本章小结25-26

3 基于梯度投影检测和对称性验证的车标定位26-38

3.1 排气扇与引擎盖分界线求取算法26-27

3.2 水平竖直排气扇区分算法27-32

3.2.1 水平梯度竖直投影跳变次数法28-30

3.2.2 边缘方向统计法30-32

3.3 基于梯度投影的车标定位算法32-35

3.3.1 水平排气扇车标定位32-34

3.3.2 竖直排气扇车标定位34-35

3.4 基于左右边界对称性的车标验证35-37

3.5 本章小结37-38

4 基于HOG和SVM的车标识别38-55

4.1 车标图像特点提取38-43

4.1.1 二维主成分浅析(2DPCA)38-39

4.1.2 方向梯度直方图(HOG)39-43

4.2 分类器选取43-51

4.2.1 最近邻分类器43-46

4.2.2 支持向量机46-51

4.3 车标识别实验浅析51-54

4.4 本章小结54-55

5 基于DM8168车标识别系统设计与实现55-63

5.1 系统设计55-56

5.2 ARM端架构56-58

5.3 DSP端算法58-59

5.4 定位算法的实现59-62

5.5 本章小结62-63

6 总结与展望63-64

致谢64-65