交通标识智能检测和去重论文

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1、独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。干-．14-签名：—L尊．日期：关于论文使用授权的说明功I1．丈／7本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印

2、或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)El期：乡哆丈f7武汉理]：大学硕士学位论文摘要近年来，城市街景图像的采集成为了我国各大测绘厂商竞争的热点。城市街景图像在全景浏览、实景导航、智能交通以及城市部件普查等方面应用广泛。但是城市街景图像数量巨大，大部分厂商还停留在人工处理图像的阶段，包括交通标识的采集等都由人工查找。在这种背景下，本文提出了一种针对街景图像自动检测交通路牌的方法。由于城市街景图像一般以车载相机采集，而汽车行走时拍摄的图像会存在前后联系关系，因此，交通路牌在这种序列图像中出现了较多的重复。对于这种情况，本文提出了

3、一种方法找到这种前后联系并去除重复。在我们的研究中，第一步是分割图像并检测路牌，我们提出了一种自动地分析图像质量的方法——以多项式对图像的h，s通道的直方图进行最小二乘拟合并根据多项式分析图像质量；然后根据图像质量分别选取查表分割法和饱和度单阈值分割法。我们还论述了获取图像连通区域信息的方法；对于复连通域，提出了一种“补洞”的方法；此外，我们还提出了一种以Kruskal算法进行连通区域合并的方法。第二步是用尺度不变特征转换(sIFT)算法去除重复的目标；我们还介绍了通过GPS信息或感知哈希算法(PerceptualHashAlgorithm)进行

4、去重的方法。最后，本文提出了利用了交通路牌的结构特征对目标进行分类识别的方法，这种方法类似于结构模式识别。关键词：路牌检测，目标去重，SIFT，结构模式识别———————塑墼登燮塞AbstractKecentIy，acqIlisitingofs仃优tViewimagesisbecomingahotissue0fcompetition锄0ngthefamousmappingcompaniesinourcountry．Streetviewinlageshavebeenusedwidelyforpanoramicview,virtualnavigati

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