基于图像的车辆提取与车型识别.doc

摘要:智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS) [1]是在现有的道路设施基础上，通过通讯、控制等技术，将车辆和驾驶员结合起来建立起一种实时、准确、高效的运输和交通管理系统。ITS使驾驶员实时了解道路交通，既能减少交通拥堵和交通事故，又能达到节能环保的目标。车型识别是ITS中的重要的一环，在公路自动计费、管理停车场、打击车辆盗窃、规范交通秩序等方面具有广阔的应用前景。基于图像的车型识别方法因设备成本低、安装方便、信息量丰富等优点，成为车型识别研究的重要方法之一。

本设计基于图像灰度化、图像灰度均衡化、边缘检测、预处理、车型提取的原理，利用OpenCV、C++编程等技术实现了基于图像的车辆提取与车型识别的功能。该系统能通过特定图像获取车辆的轮廓等信息，并根据相应的车型识别算法实现对车辆类型识别的软件设计与实现，具有很好的现实意义。

关键词：图像灰度化；灰度均衡化；边缘检测；预处理；车型定位；OpenCV。

目录

摘要

Abstract

1.-绪论-1

1.1-研究目的和意义-1

1.2-研究背景-1

1.2.1-国内现状-1

1.2.2-国外现状-1

1.3-主要贡献-2

1.4-文章的结构-2

2.-预备知识和原理说明-3

2.1-图像灰度化-3

2.2-图像灰度均衡化-4

2.3-边缘检测-5

2.4-预处理-6

2.5-车型提取与识别-7

3.-具体需求-8

3.1-功能需求-8

3.2-性能需求-8

3.3-设计约束-9

4.-系统实现-9

4.1-环境准备-9

4.2-系统设计总流程图-15

4.3-各模块的设计与实现-16

4.3.1-图像灰度化-16

4.3.2-图像灰度均衡化-18

4.3.3-边缘检测-20

4.3.4-预处理-21

4.3.5-车型提取与识别-25

4.3.6-一键识别车型-27

5.-系统测试与运行-28

5.1-测试环境-28

5.2-图像灰度化-28

5.3-图像灰度均衡化-28

5.4-边缘检测-29

5.5-预处理-30

5.6-车型提取与识别-30

5.7-一键车型识别-31

6.-总结篇-32

致谢-33

参考文献-34