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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
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提出了基于改进的边缘检测和数学形态学结合的车牌图像识别新方法.首先将采集到的彩色车牌图像转化为灰度车牌图像,然后利用Sobel算子进行边缘检测,接着对灰度化的车牌图像进行形态学的腐蚀处理,得到平滑图像的轮廓,再进行X方向的定位和Y方向的定位及区域校正得到车牌的区域.通过对车牌图像的二值化和形态滤波把车牌上的字符给有效分割出来,最后采用模版匹配的方法进行车牌字符的识别.从仿真的结果看:可以准确提取车牌位置的字符,字符识别的准确率较高,且识别的速度快. 相似文献
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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
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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
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首先利用给出的算法对阻像进行Canny算子边缘检测,把图像转化成二值图像,然后对图像用数学形态学边缘检测去除伪边缘,最终再进行边缘连接．实验结果表明,对于含有噪声图像和不含噪声图像进行分割时,可以在尽量保留图像最大信息量的基础上,提取出单像素封闭边缘,保证了边缘信息的完整有效． 相似文献
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根据车牌区域字符的纹理特征和统计规律,应用综合纹理分析和垂直投影的车牌定位方法来进行车牌定位。首先对图像进行灰度均衡,再在最大类间方差（OTSU）二值化的基础上,用边缘检测和投影法相结合实现车牌定位和分割。经实验证明利用这种方法定位准确率高,具有很强的可行性。 相似文献
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通过对图像边缘检测算法原理分析的基础上,提出一种新的噪声图像边缘检测算法.算法结合分区均值滤波算法和改进的Canny算法的特点,首先将5×5窗口内的噪声点进行剔除,计算图像平均梯度值,进而运用改进的Canny算法,提取目标图像的边缘特征.实验结果表明,本文算法检测的边缘特征优于传统的边缘检测算法,具有一定的应用价值. 相似文献