[发明专利]一种车标识别方法和系统

摘要

本发明的车标识别系统，它包括：SITF特征点筛选模块，HU不变矩筛选模块，混合模块；SITF特征点筛选模块，用于筛选车标图像特征点并输出给混合模块，所述特征点包括行边界特征点，列边界特征点，以及第5特征点；所述第5特征点为车标图像内到由行边界特征点和列边界特征点确定的图像区域中心点的欧式距离最短的点；HU不变矩筛选模块，用于筛选车标图像内的7个不变矩特征点并输出给混合模块；混合模块，将SITF特征点和HU不变矩混合后输入到分类器。通过混合修正Hu不变矩特征和SIFT特征作为识别分类器的输入特征，达到了使特征向量维数统一，同时兼顾了图像的全局特征和局部特征的目的。

主权项

1.一种车标识别方法，其特征在于，它包括如下步骤：S21:检测车标图像；S22:从车标图像中提取混合有SITF特征点和HU不变矩特征的一维数组；所述一维数组结构如下：其中为HU不变矩；n≥5,s₁,s₂……s_n为SITF特征点，每个特征点格式为x,y分别为特征点的横坐标，纵坐标，f₁，f₂……f₁₂₈为SITF特征点的128维特征分量；n＝5时，所述SITF特征点的提取包括如下步骤：S2211:列扫描提取车标图像的第一特征点和最左、最右特征点；具体为：对于归一化后的图像，按行数分别从上往下扫描，遇到的第一个特征点，即采用其作为分类器输入的特征点，如果同一行中有两个或以上的特征点，则将该行中最左一个点和最右一个点放到特征点候选集中；然后再从下往上扫描，遇到第一个特征点时，同样按照从上往下扫描的方法处理；S2212:行扫描提取车标图像的第一特征点和最上、最下特征点；具体为：按列数分别从左到右及从右到左扫描，遇到第一个特征点，即采用其作为分类器输入的特征点，如果同一列中有两个或以上的特征点，则将该列中最上面和最下面的一个点放到特征点候选集中；这一步获得的特征点，有可能是与第一步中获得的点相同的，重复的点不需要再放到候选集；S2213:计算行边界特征点和列边界特征点；S2214:计算行和列边界特征点确定的图像区域的中心点；S2215:计算S2214中的中心点与车标图像中心点之间的欧式距离，将欧式距离最短的特征点作为第5特征点；S2216:将5个特征点按照从上到下，从左到右的顺序排序后放入候选集，得到SITF特征点。