基于视频图像的运动车辆识别系统主要是由汽车牌照识别和汽车类型识别两大核心技术构成,它在智能交通领域中有着广泛的应用,同时也是计算机视觉、图像处理和模式识别等交叉学科研究的热门课题,因此对相关技术的研究正受到普遍关注。本文正是在这一背景下,对运动车辆识别技术进行了系统的研究。在车牌识别技术中,本文着重对车牌定位和车牌字符识别等关键技术所涉及的难点进行了深入的研究。在车型识别技术中,与当前国内外学者侧重于研究车辆外形、大小的识别不同,本文主要侧重对汽车标志的定位和识别进行研究。本文提出了解决以上技术中相应问题的理论方法,并在实验中验证了其有效性,同时这些研究内容对于解决一般的目标识别系统中普遍存在的光照、噪声、尺度、形状相似、部分遮挡等情况的识别问题有着更为深远的理论意义。本文研究的主要内容和创新点有:(1)目标识别中特征提取和识别算法的研究:运动车辆识别系统是一种典型的目标自动识别系统,而特征提取和识别算法是目标识别研究的核心问题。本文在概括和分析当前特征提取和识别算法的基础上,重点对小波隐马尔可夫模型进行了研究。小波隐马尔可夫模型是小波变换与隐马尔可夫模型相结合的一种小波域随机信号的统计模型,它有机地融合了小波变换的局部分析性、多尺度性和隐马尔可夫模型的上下文相关性,不仅能多尺度地精确刻画目标的局部特征,还能准确地反映目标的整体分布信息,从而成为解决目标识别(如车辆识别系统)中受噪声、形状相似、部分遮挡等问题的最有力的工具之一。所以本文对它进行了深入的研究,并对有关的识别和训练算法进行了优化。小波隐马尔可夫模型通常分为树状和链状两种模型,本文不仅提出了一种改进的树状模型,有效地增强它对目标纹理特征的分割能力,还在链状模型中提出<WP=4>了几种仿射不变小波描述子来构造观察序列,从而使得它在目标识别中有着更广泛的应用。 (2)汽车牌照定位算法的研究: 在检测和捕获到的汽车图像上进行车牌自动定位是车牌识别技术的关键前提,其技术难点是由于受其它干扰源的影响,常规方法的分割阈值难以调节,从而造成车牌的误定位和漏定位。本文在分析汽车牌照纹理特征的基础上,提出了一种自适应能量滤波和小波隐马尔可夫树状模型相结合的快速车牌定位算法。它先用设置了初始阈值的能量滤波将图像中的车牌候选区域快速分割出来,然后根据小波隐马尔可夫树状模型对车牌纹理特征的精确描述来对候选区域进行判别,最后由判别结果决定是否得到真实车牌区域或对能量滤波阈值进行自动调节来重新分割车牌候选区域。大量实验结果证明了该方法是一种快速、鲁棒性强和定位正确率高的车牌定位算法。(3)汽车牌照字符识别算法的研究: 在识别车牌字符时,由于字符常存在噪声、笔画断裂、模糊等问题,常规的字符识别方法(如模板匹配)容易导致车牌字符的错误识别,因此必须发展新的车牌字符识别算法来提高识别率。本文提出了一种包括特征点匹配和小波隐马尔可夫链状模型的多级车牌字符分类器。它主要将模板匹配方法作为初级识别器快速得到候选类别,然后再用候选类别对应的特征点模型和小波隐马尔可夫链状模型分别对字母、数字与汉字进行二次匹配得到最终的识别结果。实验结果证明了该方法能有效地提高车牌字符的识别率。(4)汽车标志定位算法的研究: 汽车牌照具有较鲜明的纹理特征和规则的形状,而各种汽车标志的纹理特征和形状、大小都不相同,采用常规的相关匹配定位算法会消耗大量的计算时间,因此汽车标志的定位问题已成为车标识别技术在实时系统中应用的瓶颈。本文从人眼的视觉特性出发,提出了一种实用的从粗到精的车标定位算法,即先根据先验知识确定车标的大致范围,再运用图像处理中的边缘检测和形态算子确定较准确的车标位置,最后在极小的范围内用相关匹配算子得到车标的精确位置。实验结果证明了该方法的快速性和有效性。(5)汽车标志识别算法的研究: 车标定位后,车标识别就成为2D形状的识别问题。但是由于受光照、噪声、形状相似、部分遮挡的影响,常规的2D<WP=5>形状识别算法难以达到满意结果。在模板匹配初级识别的基础上,本文分别提出了基于边缘方向直方图和基于小波隐马尔可夫链状模型的两种二次车标识别算法。边缘方向直方图可快速提取车标形状的全局特征,虽然在一定程度能弥补模板匹配的不足,但仍不能很好地解决形状相似车标的识别问题。而小波隐马尔可夫链状模型通过小波观察序列提取车标形状的局部特征,并由其隐马尔可夫特性来描述各局部特征的相关性,从而有效地消除了车标识别中受上述情况的影响。实验结果证明了以上方法具有较高的识别率。(6)运动车辆识别系统中其它几类技术问题的探讨:本文还就运动车辆识别系统中其它几类较为重要的技术问题如基于视频的运动车辆检测技术、车辆外形、大小、颜色的识别技术进行了探讨,对与之有关的技术难点和解决方法予以介绍。(7)有关专用工具软件的开发: 针对以上研究中涉及的各种算法,本文采用VC并嵌套MATLAB工具箱开发了一套用于实验的专用工具软件。该软件主要集成了位图、图像处理、车牌识别、车标识别、视频捕获等几个基本的功能模块,具有很高的研究和实用价值