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1.
杨鹏 《浙江工贸职业技术学院学报》2017,(1):40-43
针对传统的基于直线检测的车牌倾斜校正方法对车牌边缘以及噪声较为敏感,并且不能同时检测车牌在水平和垂直方向的倾斜角度的问题,提出了一种基于低秩纹理特征的车牌倾斜校正方法.车牌图像的低秩先验信息是指对车牌图像,当车牌在图像中处于水平或垂直时,该图像对应的矩阵的秩是最小的.利用该低秩先验,采取一定的步长对车牌图像进行仿射变换,通过寻找最小秩对应的变换参数就可以获取车牌的倾斜参数,进而对车牌进行倾斜校正.实验结果表明,该方法能够准确快速地对车牌进行水平和垂直方向的倾斜校正,对车牌边缘、光照、噪声和分辨率等不敏感,具有一定的实用性. 相似文献
2.
提出了一种车牌垂直倾斜校正方法,首先通过垂直投影法粗定位字符区域,标记区域内最大连通域,然后寻找出原二值图中被标记的连通域部分的宽最短外接矩形,最后根据先验知识和仿射变换原理求出字符垂直倾斜角度,从而得到车牌的垂直倾斜角度。与已知的一些经典校正方法相比,该方法更加简单实用,能很好地满足工程需求。 相似文献
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4.
提出了1种的车牌图像二次定位方法,在第1次定位中初步找出包含车牌边框的车牌图像区域。再根据车牌边框对车牌图像进行倾斜校正．在此基础上,对车牌图像进行第2次定位,最终获得精确的车牌区域．测试结果表明,车牌图像二次定位方法成功率较高,能够为后续的车牌字符识别打下良好的基础． 相似文献
5.
针对复杂的高速交通系统，设计了一套基于MATLAB的车牌识别系统，采用数字图像处理技术，自动识别车牌图像中的牌照信息，让交通系统实现数字化。具体过程是先对采集到的车牌图像进行灰度化，再进行边缘检测、形态学处理等，完成车牌的两次定位，成功后再进行倾斜校正、二值化、反色、字符分割，最后用模版匹配法对车牌字符进行识别。从实验结果看，该系统准确定位车牌并能准确快速地识别出车牌号码，实时性和实用性都较好。 相似文献
6.
针对双线性插值算法在图像放大过程中处理图像边缘部分的不足,提出了一种新的改进算法。该算法通过分析图像的局部结构对图像分别进行插值。同质区域采用双线性插值算法,边缘区域采用基于圆形孔径的方法进行放大。此外,通过与传统算法进行比较,利用实例说明了该算法在图像处理细节部分的优越性。 相似文献
7.
数字化X射线焊缝底片扫描图像校正研究 总被引：1，自引：0，他引：1
初琦 《北京工业职业技术学院学报》2007,6(3):48-51
重点论述通过数字图像处理的方法来对畸变图像进行修复.应用图像处理与分析的方法,提出了一种自动识别并计算控制点的方法,可自动生成全部控制点.实验表明,该方法简单、准确、有效,为几何畸变工作的全面自动化奠定了基础.最后利用双线性插值的算法和灰度插值的算法对图像进行修复. 相似文献
8.
董加英 《温州大学学报(社会科学版)》2014,(4):37-42
在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,为了能对汽车牌照精确定位,提出了一种基于数学形态学的车牌定位方法.首先利用中值滤波方法对汽车图像进行消噪处理,然后用迭代阈值选择法将图像进行二值化,并运用数学形态学的膨胀、腐蚀对二值图像进行处理,得到几个车牌候选区,然后利用面积、长宽比以及垂直投影特征值等进行综合分析,准确定位车牌区域.实验结果表明,该方法简单易行、准确率高、并且具有一定实效性,可用于对实际车牌图像的准确定位. 相似文献
9.
研究设计了在普通的监控条件下,基于几何和颜色综合特征的车牌自动定位及识别方法.该方法综合运用车牌的垂直边缘和车牌照颜色定位出若干候选车牌区域,根据车牌纵横比等条件去掉不符车牌几何特征的选区,然后采用支持向量机(SVM)分类器对候选区做进一步的分类筛选.将车牌选区内的字符自动分割出来后,调用训练好的BP神经网络对单个字符进行识别,最后将识别结果按序排列后即可得到车牌号.该方法不需要给汽车增加射频卡等特殊的设备条件,成本更低、可以更加友好地应用于不同的需求.最后在实际开发的基于车牌识别的车辆智能门禁系统中验证了本文方法的有效性. 相似文献
10.
《滁州学院学报》2022,(2)
针对影像增强器(XRII,X-Ray Image Intensifier)图像受成像和环境等因素影响而发生扭曲的问题,提出了使用基于三角形的线性插值、三角形的三次插值与双调和样条插值方法对其进行校正并对校正效果在均方根偏差(Root Mean Square Deviation, RMSD)、最大平方误差(Max Square Error, MSE)以及校正时间方面进行比较。实验表明,在均方根偏差(RMSD)方面,基于三角形的线性插值方法校正效果最好,基于三角形的三次插值方法校正效果次之,基于双调和样条插值校正方法最差;在最大平方误差(MSE)方面,基于三角形的线性插值方法和基于三角形的三次插值方法校正效果比较好,基于双调和样条插值校正方法最差;在校正时间方面,基于三角形的线性插值方法校正时花费时间最少,基于三角形的三次插值方法校正花费时间次之,基于双调和样条插值校正方法花费时间最长。 相似文献