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基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别

~

第24卷增刊2009年10月

数据采集与处理

V01.24No.Soct.2009

JournalofDataAcquisition8LProcessing

文章编号:1004—9037(2009)增刊一0141一03

基于MATLAB图像处理的车辆检测与识别

赵小军

黄柳仙

杨以月

(青岛理工大学机械工程学院,青岛,266033)

摘要:针对目前汽车检测与识别所采用的方法在各个方面存在的不足,提出了一种基于MATLAB图像识别和处理技术的车辆检测方法,并用实例验证了其可靠性。该方法减轻了操作者的劳动强度,弥补了人在视觉与反应方面的不足之处.提高了统计的效率及准确率。关键词:图像处理,检测与识别;MATLAB

中图分类号:TP317.4

文献标识码:A

VehicIeDetectionandRecognition0f

ImageProcessing

MATLAB—Based

Method

Z^口oXi口巧“,z,LinC讫P,2,。H“日咒gLi“zi口咒,y么,29y砂扎P

(Collegeof

MechanicalEngineering,QingdaoTechnologicalUniversity,Qingdao.266033,China)

at

Abstract:Aimedthedeficienciesinallaspectsofmethodsusedinautomobiledetectionand

on

recognitionpresently,avehicledetectionmethodbased

cessing

MAtlaBImagerecognitionand

pro—

technologyispresented.Thereliabilityofthemethodistestedandverifiedwithexam—

re—

ples.

Themethodlightensthelaborintensityofoperators,makesupthelackofhumanandvision,andimproVestheefficiencyandtheaccuracyinstatistics.

sponseKey

words:imageprocessing;detectionandrecognition;MATLAB

素的数码硬盘摄像机获取交通路口的数码图像,该

引言

近年来,以图像分析及计算机视觉为基础大范

方法具有操作简单、图像清晰度较高、移动性强等优点。

围、全面的对车辆进行检测和识别的理论发展迅速,并能对交通信息进行全面的分析和管理。交通信息的获取、处理和管理包括:车辆及其牌照的检测、识别和分类;交通运行状态的检测(交通流量检测、车速检测、阻塞及拥挤检测等);交通异常事件检测(堵车检测、车祸检测、违章超车检测、闯红灯违章检测等);交通运行状态的估计与预测;交通的智能控制与理等。本文主要对交通流量检测进行相关的研究,所采用的主要方法为基于MATI。AB的图像处理和图像识别技术。

1.1图像的读入

在MATLAB中,通过imread函数可以将格式为bmp,cur,gif,hdf,ico,jpg或jpeg,pbm,pcx,pgm,png,pnm,ppm,ras,tif或tiff,xwd等的图像读人内存,返回一个大小与原图像大小(图像的大小以像素计)相同的矩阵,通过imshow函数将矩阵代表的图像显示在窗口上,可以看到,显示出来的图像与原图像是完全一样的[1】。

1.2图像预处理

1.2.1

图像灰度化处理

基于MATLAB的图像处理

常用的图像采集方法有图像采集卡采集、摄像

通常情况下,获得的原始图像是一个RGB图像,由于涉及的图像处理函数多针对灰度图像,因此需要将RGB图像转换为灰度图像,灰度图像矩阵中每个元素代表一个像素点,如果矩阵为unit8

机采集、数码相机拍摄等方法。本文采用300万像

收稿日期:2009一06一01;修订日期:2009一07—15

万方数据 

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