基于图像配准的车标识别算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 车标定位技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 车标识别技术 | 第11-13页 |
| 1.3 本文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论基础知识介绍 | 第15-29页 |
| 2.1 图像预处理算法 | 第15-22页 |
| 2.1.1 图像灰度化 | 第15-17页 |
| 2.1.2 图像平滑 | 第17-20页 |
| 2.1.3 图像对比度增强 | 第20-22页 |
| 2.2 形态学操作 | 第22-24页 |
| 2.3 SIFT特征简介 | 第24-26页 |
| 2.4 FREAK描述子基本原理 | 第26-28页 |
| 2.4.1 人眼视网膜 | 第26-27页 |
| 2.4.2 FREAK视网膜采样模式 | 第27页 |
| 2.4.3 低相关性描述子 | 第27-28页 |
| 2.4.4 FREAK描述子生成步骤 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 车标定位 | 第29-42页 |
| 3.1 车标粗略区域的选定 | 第29-31页 |
| 3.2 车标精确位置的确定 | 第31-41页 |
| 3.2.1 车标轮廓的提取 | 第32-34页 |
| 3.2.2 OTSU二值化 | 第34-36页 |
| 3.2.3 形态学闭运算 | 第36页 |
| 3.2.4 连通域分析 | 第36-37页 |
| 3.2.5 车标精确位置的确定 | 第37-39页 |
| 3.2.6 车标定位实验结果分析 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 车标识别 | 第42-54页 |
| 4.1 车标模板库的建立 | 第43-44页 |
| 4.2 SIFT特征提取 | 第44-46页 |
| 4.3 FREAK的特征点配准改进 | 第46-49页 |
| 4.3.1 特征描述子生成 | 第46-48页 |
| 4.3.2 特征点配准 | 第48-49页 |
| 4.4 车标识别实验结果分析及评价 | 第49-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 下一步展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第60页 |
| 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第60页 |
