摘 要

本论文主要研究用图像处理和图像识别技术完成对玻璃刮净度的检测，雨刮器在运行过程中形成了独特的纹理，通过对采集图像的纹理特征的提取与分类，完成对刮净度的分类检测功能。

本文通过采集大量的玻璃雨痕图片建立数据库，在这个基础之上完成对采集图像的特征提取和识别功能，主要的内容如下：

1.是对图像识别的研究现状，研究背景和应用前景等做了相应的介绍。

2.采用了模式识别的思路，对常用的特征提取方法进行了介绍，比对和分析，在特征提取中采用局部二值模式（LBP）完成了对玻璃雨痕的特征提取，用基于LBP特征的K邻近算法实现了对玻璃图片的刮净度分类功能。

3.在有MATLAB的环境中完成了编程，运行，到实现结果显示的功能，达到了极高的成功率。

关键词：图像识别；局部二值模式；KNN算法；MATLAB

Abstract

In this paper, we mainly study the use of image processing and image recognition technology to complete the detection of glass scratches, wipers in the process of forming a unique texture, through the collection of image texture features extraction and classification, to complete the classification of scratches Detection function.

In this paper, through the collection of a large number of glass rain mark pictures to establish a database, on the basis of the completion of the collection of image features extraction and recognition functions, the main contents are as follows:

1: the image recognition of the research, technology and feature extraction methods commonly used in a more detailed introduction and comparison.

   2: Using the idea of pattern recognition,The methods of feature extraction are introduced, compared and analyzed，the local binary model (LBP) is used to extract the feature of the glass rain mark in the feature extraction, and the Scaling degree of the glass image is realized by the K-nearest algorithm based on the LBP feature.

   3: the use of MATLAB environment in the programming, operation, to achieve the results show the function, reached a very high success rate.

Key words:Image Identification；Local binary mode； KNN algorithm； MATLAB

目录

第一章 绪论 1

1.1引言 1

1.2图像识别的国内外研究现状 1

1.3本文的主要工作 1

第二章 刮净度评判方法和图像采集模块 3

2.1净度评判方法 3

2.2 图像采集模块 5

2.3本章小结 6

第三章 模式识别和纹理特征提取 7

3.1模式识别的定义 7

3.2常用的特征提取和匹配方法 7

3.2.1纹理特征 7

3.2.2颜色特征 8

3.2.3 形状特征 8

3.3方案论证 8

3.4雨痕纹理特征识别的算法 9

3.4.1 PCA算法分析 10

3.4.2 LBP算法分析 10

3.4.3特征识别算法论证及选用 11

3.5本章小结 11

第四章 分类器方案论证及选用 12

4.1分类器选用方案比较 12

4.1.1 KNN分类器 12

4.1.2贝叶斯分类器 13

4.1.3分类器方案论证及选用 13

4.2分类图库的建立及运行程序 13

4.2.1分类图库的建立 13

4.2.2分类代码及流程 14

4.3本章小结 15

第五章 刮净度识别系统设计 16

5.1刮净度系统的设计 16

5.1.1雨痕图像的预处理 16

5.1.2雨痕图像的跟踪检测 17

5.1.3雨痕特征提取 18

5.1.4进行匹配 19

5.2训练图库和在线检测 21

5.3本章小结 26

第六章 总结和展望 26

参考文献 27

致 谢 30

第一章 绪论

1.1引言

随着我国经济社会的高速发展，越来越多的家庭开始拥有了小轿车，这给我们的日常生活带来了诸多的便利但与此同时也带来了极大的安全隐患，每年因为酒驾等造成的道路交通事物不计其数，带来了家庭和社会沉痛的负担，同时因为雨雾天气等影响造成的追尾等事故也是层出不穷。通过对雨刮器的研究中发现，由于雨刮器属于易损器件整体式的刮水胶条体积过小且胶脖过于薄，造成装配到车上以后，刮水胶条在玻璃上坍塌，导致工作时胶条刃口处于非正常受力带来刮不干净的状况^[1]。从中我们可以看到，研究汽车玻璃的刮净度有着极为重要的实用价值，如果在汽车前档玻璃未刮干净的情况下继续进行行车就极易导致车祸的发生，在实际的情况中，因为驾驶员的大意和肉眼长时间的疲倦并不易发现这些情况，我们通过设备检测当下的玻璃刮净度状态，根据科学的评级完成刮净度的等级检测，在未刮干净的状态时停止行车或减速行驶，在理想的状态下就能有效避免车祸等情况的发生，这也是研究本课题的意义所在^[1]。

1.2图像识别的国内外研究现状