车辆识别技术是智能交通领域的关键技术之一,车标识别技术是车辆识别技术新的研究方向,是对基于车牌和车型识别的车辆识别技术的重要补充和发展,具有十分重要的理论意义和应用价值。车标识别技术包括车标定位和车标图像识别两项关键技术。车标定位是一种典型的目标检测和目标定位技术。其主要任务是检测所拍摄的车辆图像中是否存在感兴趣的车标并确定其位置。由于受车辆图像的自然背景和车身背景、光照条件、天气条件、车标模糊、污损、变形倾斜等影响,车标定位成为车标识别技术中一个具有挑战性的课题,是一个热点研究问题。本文在查阅大量文献的基础上,对车标定位技术进行了研究,提出了两种车标定位算法。车标背景纹理相当于噪声,是车标定位的不利因素。本文提出了基于背景抑制和形态滤波的车标定位算法。首先,根据车标和车牌的位置关系进行车标的粗定位,其次,定义车标背景纹理测度进行车标背景的纹理识别,然后,通过边缘检测进行车标的背景抑制,对水平纹理进行垂直边缘检测,对垂直纹理进行水平边缘检测;最后应用数学形态学滤波,进行车标精定位。大多数车标位于车辆的中轴线上,这是车标的一个重要特征。本文提出了基于中轴线和先验知识的车标定位算法。首先,根据车牌在车辆图像中的位置信息进行车头定位;其次,基于车头图像的垂直梯度投影的对称性确定车头的中轴线;根据车标背景纹理测度进行车标背景的纹理识别;然后,通过边缘检测进行车标的背景抑制;最后,应用数学形态学进行滤波,并根据中轴线精确定位出车标。实验结果表明,本文提出的上述算法对实际拍摄的图像具有很好的车标定位效果。