基于道路背景特征车辆阴影消除算法研究

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1、基于道路背景特征的车辆阴影消除算法研究Basedonthebackgroundoftheshadowvehicleroadfeatureseliminatealgorithms学科专业:软件工程研究生:孔祥泉指导教师:陶文源副教授天津大学软件学院二零一二年四月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文屮特别加以标注和致谢Z处外,论文屮不包含其他人已经发表或撰写过的研究成杲,也不包含为获得天津大学或其他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木研究所做

2、的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:签字H期:学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复卬件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)导师签名:学位论文作者签名:签字日期:签字日期:随着中国机动车市场大规模的发展、以及道路拥堵和机动车及驾驶员之间突出孑盾。我觉得智能交通在屮

3、国,特别是在大屮型城市是一个非常冇前景的研究和实践领域。打前国内外针对智能交通系统进行了人量的研究工作。智能交通最重要的一部分就是针对车辆的识别,其它的系统开发和系统应用全部是在车辆和车牌识别的基础上完成的。为了实现系统级的应用我们要在拍摄的图像中进行车辆及其运动轨迹的识别(拍车辆是为车牌信息、运动轨迹是违法信息)这样针对车辆的跟踪就非常重耍了,国内外的研究课题也相对较多。目前rti于车辆的阴影存在对计算机的跟踪处理有很大的不良后果和影响,所以如何有效地消除运动车辆的阴影是本篇论文主要研究的内容。本篇论文就是要解

4、决这个问题,我要对现有的图像裁剪阴影的算法进行优化工作,在计算机进行图像分析的同时应用本算法快速的裁剪车俩所形成的阴影,精确定位场景中运动的对象,以便得到正确的车辆信息。本方法充分利用阴影部分图像亮度虽然变化,但颜色饱和度基本不变化这一特性,将运动图像分割成若干小块图像,比对前、后两帧视图中对应小块图像的亮度和颜色饱和度的变化情况,确定非影子区域,从而精确定位实际运动物体。从实验结果上而分析此算法的效果非常明显,既大大降低了系统的运算压力,又显著提高了系统的识别效率,车辆识别准确,为其它应用程序的开发提供了非常稳

5、定、真实的数据来源。关键词:智能交通交通违法车辆识别阴影ABSTRACTAsChinafsvehiclemarketexpandsinalargescale,andtheconflictsbetweentrafficjam,vehiclesanddriversstandout,IbelievesmarttrafficincitiesinChina,especiallymediumandlargeones,isapromisingresearchandapracticalproject.Theauthorhasma

6、desubstantialresearchinthenationalandinternationalsmarttrafficsystem・Themostimportantpartofasmarttrafficsystemistheidentificationofvehicles-Thedevelopmentandtheapplicationofothersystemsallrelyontheidentificationofvehiclesandlicenseplate.Inordertoputthesystemi

7、ntopractice,wemustmakeidentificationofvehiclesandtheirmovementlocusontheimagewehaveshot(Takingaphotoofavehicleistoidentifyandmatchanyinformationconcerningthevehicle,itsmovementlocusincaseanyillegaltrafficbehavioriscommitted).Therefore,tokeepatrackofvehiclesbe

8、comescriticallyimportant.Sofar,therehavebeennumerousresearchsubjectshomeandabroadinthisaspect.Atpresent,theexistenceofvehicleshadowsexertsrathernegativeimpactoncomputerizedtracking.Theref

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1、基于道路背景特征的车辆阴影消除算法研究Basedonthebackgroundoftheshadowvehicleroadfeatureseliminatealgorithms学科专业:软件工程研究生:孔祥泉指导教师:陶文源副教授天津大学软件学院二零一二年四月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果,除了文屮特别加以标注和致谢Z处外,论文屮不包含其他人已经发表或撰写过的研究成杲,也不包含为获得天津大学或其他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木研究所做

2、的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名:签字H期:学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复卬件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)导师签名:学位论文作者签名:签字日期:签字日期:随着中国机动车市场大规模的发展、以及道路拥堵和机动车及驾驶员之间突出孑盾。我觉得智能交通在屮

3、国,特别是在大屮型城市是一个非常冇前景的研究和实践领域。打前国内外针对智能交通系统进行了人量的研究工作。智能交通最重要的一部分就是针对车辆的识别,其它的系统开发和系统应用全部是在车辆和车牌识别的基础上完成的。为了实现系统级的应用我们要在拍摄的图像中进行车辆及其运动轨迹的识别(拍车辆是为车牌信息、运动轨迹是违法信息)这样针对车辆的跟踪就非常重耍了,国内外的研究课题也相对较多。目前rti于车辆的阴影存在对计算机的跟踪处理有很大的不良后果和影响,所以如何有效地消除运动车辆的阴影是本篇论文主要研究的内容。本篇论文就是要解

4、决这个问题,我要对现有的图像裁剪阴影的算法进行优化工作,在计算机进行图像分析的同时应用本算法快速的裁剪车俩所形成的阴影,精确定位场景中运动的对象,以便得到正确的车辆信息。本方法充分利用阴影部分图像亮度虽然变化,但颜色饱和度基本不变化这一特性,将运动图像分割成若干小块图像,比对前、后两帧视图中对应小块图像的亮度和颜色饱和度的变化情况,确定非影子区域,从而精确定位实际运动物体。从实验结果上而分析此算法的效果非常明显,既大大降低了系统的运算压力,又显著提高了系统的识别效率,车辆识别准确,为其它应用程序的开发提供了非常稳

5、定、真实的数据来源。关键词:智能交通交通违法车辆识别阴影ABSTRACTAsChinafsvehiclemarketexpandsinalargescale,andtheconflictsbetweentrafficjam,vehiclesanddriversstandout,IbelievesmarttrafficincitiesinChina,especiallymediumandlargeones,isapromisingresearchandapracticalproject.Theauthorhasma

6、desubstantialresearchinthenationalandinternationalsmarttrafficsystem・Themostimportantpartofasmarttrafficsystemistheidentificationofvehicles-Thedevelopmentandtheapplicationofothersystemsallrelyontheidentificationofvehiclesandlicenseplate.Inordertoputthesystemi

7、ntopractice,wemustmakeidentificationofvehiclesandtheirmovementlocusontheimagewehaveshot(Takingaphotoofavehicleistoidentifyandmatchanyinformationconcerningthevehicle,itsmovementlocusincaseanyillegaltrafficbehavioriscommitted).Therefore,tokeepatrackofvehiclesbe

8、comescriticallyimportant.Sofar,therehavebeennumerousresearchsubjectshomeandabroadinthisaspect.Atpresent,theexistenceofvehicleshadowsexertsrathernegativeimpactoncomputerizedtracking.Theref

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