基于形状匹配和纹理筛选的汽车轮毂型号识别算法研究

"基于形状匹配及纹理筛选的汽车轮毂型号识别" 本文提出了一种基于形状匹配及纹理筛选的汽车轮毂型号识别算法。该算法首先确定一个轮辐形状为标准模板，并计算其边缘图，然后将模板作为移动窗口在待识别轮毂图片中移动，逐一计算模板到轮毂图片各感兴趣区域（ROI）的最小二维欧氏距离。如果此距离小于设定阈值，则判定搜索到一个与模板相同的形状。 接下来，对待识别的轮毂图片进行随机游走，得到游走直方图，然后通过改进对游走直方图相似度的评价方式，得到纹理偏差度。最后，通过对纹理偏差度的比较确认正确的轮型。该算法具有非接触、灵活、准确的优点，实验表明对于干扰较大图片也具有较高的识别率和较好的鲁棒性。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于形状匹配及纹理筛选的汽车轮毂型号识别算法，该算法可以准确地识别汽车轮毂型号。 2. 该算法具有非接触、灵活、准确的优点，实验表明对于干扰较大图片也具有较高的识别率和较好的鲁棒性。 3. 该算法可以应用于实际生产中，例如汽车制造、汽车检测等领域。 4. 该算法可以与其他识别算法结合使用，例如机器学习算法、计算机视觉算法等，以提高识别的准确性和鲁棒性。 知识点： 1. 形状匹配：是一种基于形状特征的图像识别技术，通过计算图像的形状特征，以确定图像的类别。 2. 纹理筛选：是一种基于纹理特征的图像识别技术，通过计算图像的纹理特征，以确定图像的类别。 3. 随机游走：是一种图像处理技术，通过随机游走算法来计算图像的特征。 4. 纹理偏差度：是一种基于纹理特征的图像识别技术，通过计算图像的纹理偏差度，以确定图像的类别。 5. 轮型识别：是一种基于图像识别技术的汽车轮毂型号识别技术，通过计算汽车轮毂的形状和纹理特征，以确定汽车轮毂的型号。 6. 模板匹配：是一种基于模板的图像识别技术，通过计算图像与模板之间的相似度，以确定图像的类别。 7. 边缘图：是一种基于图像处理技术的图像特征提取方法，通过计算图像的边缘特征，以确定图像的类别。 8. 欧氏距离：是一种基于数学的图像特征提取方法，通过计算图像之间的欧氏距离，以确定图像的类别。 9. 机器学习算法：是一种基于机器学习的图像识别技术，通过训练机器学习模型，以确定图像的类别。 10. 计算机视觉算法：是一种基于计算机视觉的图像识别技术，通过计算图像的视觉特征，以确定图像的类别。