摘要：随着机动车数量的增加，交通管理的难度也随之增加。所以，车型信息作为车辆的重要属性，对其进行精确的识别有利于交通管理和现代化都市管理。车型识别技术在实现智能交通方面具有十分重要的地位,有着深远的现实意义。

近年来，车型识别已经成为国内外研究热点。总结和分析车型识别的研究意义和国内外发展情况，提出了一种基于特征匹配的汽车车型识别算法。该算法基于SURF算子，特点是能提取到详细的特征点,能够满足实际的识别要求。SURF算法分为3部分，局部特征点的提取、特征点的描述、特征点的匹配。为了提高效率采用海森矩阵（Hessian）和降维的特征描述子。实验结果表明，此方法能对车脸进行准确高效的识别，具有很好的鲁棒性。

关键词：车型识别；特征匹配；SURF算子

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论-1

1.1课题的研究背景及意义-1

1.2车型识别的国内外研究现状-2

1.3主要研究内容和安排-5

第二章 图像处理方法概述-7

2.1引言-7

2.2图像预处理-7

2.3图像的去噪声算法-7

2.4图片的边缘检测算法-8

2.4二值化-10

2.5数学形态学-10

第三章 车型识别-11

3.1 SIFT算法介绍-11

3.1.1 SIFT算法简介-11

3.1.2 SIFT算法检测步骤-11

3.1.3 尺度空间理论-12

3.1.4 金字塔的构建-12

3.1.5 高斯差分函数的特征点检测-13

3.1.6 特征点的主方向-13

3.1.7 特征描述生成-14

3.1.8 SIFT算法总结-14

3.2 SURF算法介绍-14

3.2.1 SURF算法简介-14

3.2.2 SURF与SIFT的对比-14

3.2.3 SURF总结-16

第四章 车型识别程序设计与实验结果-18

4.1 MATLAB介绍-18

4.2程序设计-18

4.3结果与分析-19

4.4本章总结-20

第五章 总结与展望-21

5.1总结-21

5.2展望-21

参考文献-22

致  谢-24