张海宁，唐晟超

(西安工业大学电子信息工程学院，西安710021)

1 引言

车型的自动识别系统是从车辆分类的标准出发，对各种车辆进行信息采集，然后利用这些信息对车辆进行自动分类。目前在光照度好、拍摄角度小等条件下，已经有很高的车型识别率。但当光照度差、拍摄角度大、以及车体角度发生变化时，车型就很难被正确识别。本论文基于研究不变矩特征提出算法，使用欧氏距离法作为特征匹配算法，对运动的目标图像特征提取方面的算法进行了探索，通过选用车型图像作为研究对象，进行车型识别。

2 基于不变矩的特征提取算法

各类汽车车身侧视图的区别在于车身总长、总高、顶蓬位置及顶蓬长度的不同，在设计时，根据车型分类的具体要求，可以使用上述特征计算出如下几个参数，作为本系统分类识别器的输入数据:

顶蓬中心=(顶蓬中心坐标—车头坐标)/汽车总长;

顶长比=顶蓬长度/汽车长度;

顶高比=顶蓬长度/汽车高度;

前后比=顶蓬中心至车厢前端尺寸/顶蓬中心至车厢后端尺寸。

虽然以上方法可提取图像的特征，但是对于有效识别还是存在很大的差异，特别是对具有平移、缩放、旋转性质的目标识别效果不是很好，故提出基于矩不变理论的识别方法。

令图像区域f(x，y)是分段连续的，其(m..n)阶笛卡尔系几何矩(简称矩)定义为:

只要f(x，y)在x，y平面D区域的有限部分中有非零值，则上式中定义的所有各阶矩都存在，(m..n)阶中心矩具有平移变换不变性: