车标识别是车型识别的一个重要组成部分,在交通管理、车流量监控、打击交通犯罪等领域均有着广泛的应用,同时车标识别也是图像识别的一个重要分支,具有非常重要的研究价值。目前,车标识别的研究主要集中在特征与分类器的组合上,并未分析车标图像的特点,这极大的限制了车标图像的识别效果。在实际中,车标图像极易受到光照的干扰,并且车标图像的分辨率较小,这些都是影响车标识别的关键因素。为了解决这些问题,本文结合了车标图像的结构特点和组成特点,提出了两种车标识别算法,基于点对特征的车标识别算法和基于OE-POEM特征的车标识别算法。点对特征反映了车标图像的结构信息,OE-POEM特征表征了车标图像的边缘梯度信息和组成信息,大量实验证明了这两种特征适用于描述车标,有利于最终的识别。本文的主要工作如下:(1)针对现有的车标识别算法进行分析总结:对现有的识别算法进行分类,并对各个算法的原理及特点进行分析。(2)提出了基于点对特征的车标识别算法:结合车标图像的结构信息,提出了一种基于前背景骨架区域的点对特征,该特征反映了车标图像中图案部分与非图案部分的差异,在小分辨率车标图像上取得了较好的识别结果,并对光照变化有一定的鲁棒性。(3)提出了基于OE-POEM特征的车标识别算法:结合车标图像的边缘梯度信息和组成信息,提出了一种针对车标的增强的重叠有向边缘模式(OE-POEM特征),该模式综合考虑了所有方向的梯度信息,增强了特征的表达,在大量的测试实验中取得了非常好的效果。
