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原文传递 基于改进颜色直方图和车窗检测的车身颜色识别方法研究
论文题名: 基于改进颜色直方图和车窗检测的车身颜色识别方法研究
关键词: 车身颜色识别;颜色直方图;车窗检测;智能交通
摘要: 车辆信息识别是智能交通系统(ITS)中的一个关键部分,颜色是车辆识别选取主要特征之一。目前车身颜色识别最常用的方法是颜色直方图识别法,传统的颜色直方图采用均匀量化,没有考虑人眼的颜色空间感知特点,存在颜色特征维数高的缺陷,因此应用在车身颜色识别中效果较差。本文通过对传统直方图法和颜色空间模型的分析,针对实际应用中车身颜色识别的特点,提出了一种改进的颜色直方图识别法,并验证了该方法的有效性。为了抑制车窗和背景对车身颜色识别的影响,本文通过车窗检测来减少选取待识别区域的颜色干扰,进一步提高了车身颜色识别的准确率。
  本文的主要工作内容和创新点如下:
  1.针对车身颜色识别提出了一种改进的颜色直方图识别方法。该方法解决了传统直方图颜色维数高的缺陷。通过对颜色空间模型的分析,在色调、饱和度、亮度(HSV)颜色空间中将汽车颜色量化为10类,然后根据这种量化方法提取改进的颜色直方图并进行颜色识别,结果表明该方法能有效识别出图片中的车身颜色。
  2.采用车窗检测的方法定位出车窗部位,然后通过车窗位置来选取待识别的颜色区域,消除车窗和背景对车身颜色识别的干扰,提高了车身颜色识别的准确率。
  3.实验验证。首先进行了基于改进颜色直方图的车身颜色识别实验,然后进行了车窗检测和结合车窗检测的改进颜色直方图识别实验,结果表明,通过车窗检测间接地选取待识别颜色区域后再进行颜色识别,可以消除背景区域的干扰,有效地提高车身颜色识别的准确率。
作者: 王定洲
专业: 通信与信息系统
导师: 江小平
授予学位: 硕士
授予学位单位: 中南民族大学
学位年度: 2016
正文语种: 中文
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