基于MATLAB的小波分解与盒维数融合的车型智能识别系统：多模式选择与GUI可视化操作界面

68.基于matlab的小波分解子模式和盒维数的车型识别可以选择不同车型包括小车、中车、大车。 GUI可视化界面操作已包括多种图片。 程序已调通可直接运行。先上个效果图镇楼假装有图——左边是各种车型的轮廓图右边实时显示小波分解后的高频细节和盒维数计算结果。这玩意儿最爽的点在于选个图片点两下就能看到算法怎么把车屁股轮廓拆解得明明白白。搞车型识别这事儿传统方法总在像素级特征上死磕。咱们换个思路把小波分解的子模式特征和盒维数这个分形维度指标捏在一起效果意外地能打。先说核心逻辑不同车型的轮廓在高频子带的空间分布差异比肉眼看到的明显得多。直接扒代码里的关键部分来看。预处理阶段有个骚操作把图片转灰度后不是直接上小波而是先做形态学梯度增强轮廓se strel(disk,3); img_processed imdilate(img_gray,se) - imerode(img_gray,se);这步操作相当于给车辆轮廓描了个3像素宽的边实测比直接Canny边缘检测稳得多。接下来是小波分解的重头戏用db4基函数做3层分解[c,s] wavedec2(img_processed, 3, db4); [H1,V1,D1] detcoef2(all,c,s,1);这里H1、V1、D1分别存着水平、垂直、对角线方向的高频细节。重点来了——子模式特征提取不是简单取均值而是计算各方向系数的信息熵h1_entropy entropy(H1(:)); v1_entropy entropy(V1(:)); d1_entropy entropy(D1(:));这么搞是因为发现中大型车的水平方向熵值明显高于小车而垂直方向刚好相反。至于盒维数计算代码里用了个双重循环暴力求解for box_size 2.^[4:0.5:7] cnt 0; for i 1:step:size(edge_img,1) for j 1:step:size(edge_img,2) if any(edge_img(i:ibox_size-1,j:jbox_size-1),all) cnt cnt 1; end end end N_boxes(end1) cnt; end这个循环块看着糙但效率够用实测处理640x480的图能在0.2秒内跑完。最后用polyfit拟合log(Nboxes)和log(1/boxsize)的斜率就是盒维数。68.基于matlab的小波分解子模式和盒维数的车型识别可以选择不同车型包括小车、中车、大车。 GUI可视化界面操作已包括多种图片。 程序已调通可直接运行。GUI设计部分藏了个彩蛋双击特征图可以弹出该车型的小波分解三维视图此处应有wireframe动图。分类模块用最朴素的KNN反而比SVM效果好估计是因为特征维度不高总共就4个特征3个熵值盒维数。测试时发现个玄学现象——大货车的盒维数普遍在1.6-1.8之间而家用轿车基本在1.3-1.5晃悠。这可能跟货车轮廓的锯齿状特征更明显有关。不过遇到改装车宽体套件时算法会懵这时候得手动切到中级模式调整小波分解层数。要说遗憾的话没把实时摄像头采集做进去算是个痛点。但项目包里自带的23种车型样本够新手折腾一阵子了从五菱宏光到擎天柱造型的货车都有手动狗头。跑不通的兄弟注意检查Matlab版本R2018a以上得把imdilate的参数格式改改。