题目：汽车识别技术的研究

近几年来机动车保有量的不断增加给交通管理部门带来了诸多问题和挑战，如交通拥堵、汽车盗窃及套用车牌等问题。调查显示，高速公路中的人工收费站是造成汽车拥堵的重要因素之一。汽车自动收费的判别标准是汽车的类型，而汽车的盗窃追踪和解决套牌车等问题的关键在于汽车个体信息的识别。 本文在分析比较现阶段国内外汽车识别技术的基础上，对应用较广的视频图像识别等技术展开了深入研究，提出基于图像处理的车型识别和汽车个体信息识别的方案，并对汽车运动时图像采集中常出现的运动模糊和噪声问题给出了解决算法。 在运动模糊图像恢复方面，本文通过对模糊图像频域中的暗条纹进行分析和检测，计算出模糊角度和模糊长度，从而得出运动模糊的退化函数。针对图像中信噪比难以获取的问题，将微粒群算法引入，通过优化适应度函数的值来获取最优的信噪比用于恢复噪声图像。 在车型识别方面，本文通过对背景图像和汽车图像的差分来检测汽车，采用小波轮廓描述子来表达汽车侧面的轮廓特征值，采集了45幅汽车样本训练BP神经网络作为车型识别的分类器。 在个体信息识别方面，本文提出了一种基于隐形条码的汽车识别方法，采用只在980nm的光谱照射下才能发光的红外上转换材料绘制汽车的一维条码，并采用图像处理的方法去识读采集到的条码信息。 本课题以MATLAB作为系统的软件平台，采用离线的方式获取汽车图像和背景图像用于实验。结果表明，本文对运动模糊噪声图像的恢复效果良好，并能成功地从图像中识别出汽车的类型和个体信息。