汪毅

摘 要：对于车辆的定位识别技术，本文首先对车辆进行定位，采用了车侧的边缘检测和提色块法，对车辆在整张图片中的位置进行定位。所做的工作如下：将摄像头拍摄的图像转化为灰度图，使用提色块法，提取车辆的颜色。主要目的是去掉车辆的阴影部分，提取出车辆的真实图像范围。

关键词：车辆定位技术 边缘检测算法 提色块算法 提阴影算法

中图分类号：U495 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）03（a）-0000-00

车型的识别虽有多年的发展史，但到目前为止，这仍是一个难题，原因在于：（1）车辆在新旧程度不同时，颜色鲜艳程度、光亮程度各不相同，而且车辆可能由于通过收费站时车速太快，使得摄像头所拍摄的车型数据不准确；（2）摄像头放置的位置，环境影响和周围物体对车辆的遮挡也会给车型识别带来影响；（3）背景图像的持续变化以及光照条件、天气季节变化等因素也会给识别造成影响。因此车辆识别技术还是不够完美，需要我们寻求一些方法，以提高识别的准确性。

1 车辆定位信息提取

正是由于此种原因，车辆的定位技术应运而生，如果在识别车辆之前，能够对车辆的位置进行定位，对于我们的研究工作是非常有益的，实现车辆的定位应注意一些特征值的提取。

1.1 反射信息提取

反射信息提取指的是在图像中将反射光的像素点提取出来，利用车辆的反光特性显示出车的位置。因为当光照射在立体上时，立体的各个面对光线的反射性各不相同，一般来说反射性最差的像素点位于目标的边缘部位，由于没有反射光，因此摄像头也很难摄入这样的区域。……