基于遗传算法的BP神经网络在车牌识别中的应用

车牌识别技术作为现在交通的一项重要应用方向应用非常广泛。目前,尽管已经出现一部分车牌识别系统相关产品,但是对识别的算法研究发展一直在深入,而且有进一步地研究改进。本文对已有的车牌识别技术进行了深入的研究,在研究的基础上结合遗传算法和BP神经网络方法,提出了基于遗传算法的BP神经网络的车牌识别方法,并在MATLAB平台实现了识别。其中包括车牌定位、字符切分及车牌识别三个模块。检验结果表明,本文设计的车牌识别方法是可行的而且更有效地进行车牌识别,提高了收敛精度和识别率度,从而验证了该方法的有效性,为今后的产品化奠定了很好的算法基础。     

一种基于置乱与矩阵编码的信息隐藏算法

提出了一种基于zigzag扫描的置乱算法与矩阵编码相结合的信息隐藏算法,该算法运行速度快,复杂度低,信息隐藏量大。基于zigzag扫描的置乱后的图像直方图发现显著的改变,更适合用于图像的置乱预处理。同时,引入矩阵编码算法,以提高嵌入效率。实验结果表明,该算法简单易行,效率高。     

光照不佳下的小波变换车牌识别方法

针对目前车牌识别技术在光照不佳的情况下（包括曝光过度、曝光不足、阴影等）,识别准确性较低的情况,本文提出一种基于小波变换对光照不佳下的图像进行增强的方法。通过小波阈值方法来进行图像增强,有利于去除干扰,突出车牌区域。实验表明此方法提高了光照条件不佳下车牌识别的准确性,有较高的实用价值。     

基于KNN的图像自动分类模型研究

所谓图像自动分类是指利用图像自动分类器把待分类的图像分配到预定义的图像类的过程。用于图像自动分类的方法有多种。其中K近邻算法是一种基于实例学习的方法,是一种较理想的自动分类器。本文在它的基础上提出了图像自动分类模型,整个图像自动分类过程包括图像预处理、特征表示、机器学习和图像分类4个步骤。表1。图1。参考文献13。     

基于模糊识别分类垃圾技术研究

基于图像识别技术及模糊控制算法,开展模糊垃圾检测识别方法研究,识别投入垃圾箱的垃圾种类。通过对垃圾图像模糊处理分析,提出一种基于RANSAC算法去模糊,对于操作定位,定位之前,先对其进行灰度增强、中值滤波等操作,对于图像损坏等常见表面缺陷图像预处理研究过程中,发现高斯滤波作为缺陷图像滤波方法效果最佳,同时Canny算子对缺陷边缘的提取更有优点。该技术通过模糊识别技术,利用摄像头将运动的垃圾进行分类,测试结果表明该智能分类方法比传统人工方法效率高、识别准确度高,因此更能促进处理城市生活垃圾产业的发展。     

线性边缘检测算法的研究与分析

图像边缘信息在图像处理技术中占有重要的地位和作用,是图像相关特征中较为主要的一个特征.在图像边缘信息检测的算法有很多,但主要是基于亮度变换的图像边缘检测算法和基于小波变换的图像边缘检测算法.本文是以线性图像边缘检测算法LOG算法和Caany算法在图像边缘信息处理中对两种算法在理论和实验基础上进行研究和分析.     

别恶炒低极趣味

8月12日起,“二OO二式”个性车牌在北京、天津、杭州、深圳4个试点城市发放。8 月22日,有关主管部门即紧急宣布暂停发放个性车牌。不管是什么原因使得个性车牌在短短十天内就被叫停,其间,一些媒体对个性车牌的炒作的确值得探讨。 回过头来翻阅报纸就可发现,12日当天下午,4个试点城市的一     

低极趣味莫恶炒

8月12日起,“二○○二式”个性车牌在北京、天津、杭州、深圳4个试点城市发放。8月22日,有关主管部门即紧急宣布暂停发放个性车牌。不管是什么原因使得个性车牌在短短十天内就被叫停,其     

智慧加油站应用中影响车牌识别率及业务数据匹配率的因素分析与提升方法研究

智慧加油站应用中车牌识别是一个重要应用,如何在加油站实现车牌的准确识别,并与客户现场交易信息精准匹配,是决定应用成败的关键因素.论文将对影响车牌数据与业务交易数据匹配率的因素进行分析,对提升匹配率的方法提出建议,并根据实际应用数据对其效果进行分析.     

基于多尺度条件随机场的文本图像二值化

提出一种基于多尺度条件随机场（简称mCRF）的图像二值化算法。该算法将对图像的二值化看作一个标注过程,利用mCRF模型对图像中每个像素点进行标记,从而实现对整幅图像的二值化。mCRF模型属于判别式模型,可以容纳任意的非独立特征,从而充分利用图像本身信息。实验结果表明,本算法比常用的阈值法效果有很大提高。     

基于内容图像检索中纹理分析的研究

首先介绍了三种常用于基于内容图像检索系统中的纹理分析方法。在游程长度统计分析法的基础上提出了一种新的算法——游程累加算法，并设计了一个基于纹理特征进行图像检索的系统。对两种算法进行比较，试验结果表明游程累加算法能更好的反映图像的纹理特征。     

医学图像三维可视化技术研究

医学图像三维可视化是当前医学图像处理的研究热点,它对于临床医学有着重大的意义和实用价值。本文简要介绍医学图像三维可视化的概念和图像三维重建的常用算法．重点论述了几种常用体绘制算法原理。     

基于视觉的号码图像自动识别系统设计

本文设计了基于视觉技术的号码图像自动识别系统，首先由CIS摄像器件扫描目标区域，经模数转换成为具有一定灰度分布的字符图像并将其传到DSP处理系统。图像预处理环节一般包括消除噪声、二值化处理、行字切分、字符规范化、进行灰度线性或非线性变换等。经过预处理的图像成为规范的二值点阵，按照识别方法的要求，抽取二值化点阵中代表该字的特征，并与已知标准字的特征进行匹配，找出字典特征集中与输入字符最接近的一个字符，这个字符即被认为是该次识别的结果。     

基于sift特征的图像匹配算法

图像匹配是处理和解决各种图像信息的基础,已经成为虚拟现实和计算机可视化领域的研究热点。一直以来,研究人员对图像匹配技术进行了大量的研究,推出了许多匹配算法,其中特征匹配算法有着较高的精确度和稳定性,特别是基于尺度空间的特征检测可以很精确的对图像进行特征检测和匹配。SIFT（Sale Invariant Feature Transform即尺度不变特征变换）特征匹配算法就是其中比较成功的一种算法。图像中有很多关键点对尺度变换、旋转、亮度变化等现象能保持稳定不变的特征。SIFT特征匹配算法就是提取这些关键点来实现图像匹配。其强大的匹配能力,可处理图像之间发生位移、旋转、视角变换,仿射变换,光照变化情况下的匹配问题,更为精准的实现图像的匹配。     

基于空间相关的图像拼接算法研究

在基于空间相关的图像拼接算法研究中,鉴于图像配准是一重要步骤,为此从配准精度出发,在运用Hough变换检测基准图像和待匹配图像存在的旋转角度基础上,采用Levenberg—Marquardt算法优化基准图像与待匹配图像之间的变换参数,用加权平均法实现宽视角图像序列的平滑过渡。实验结果表明,该方法对任何大小的图像且不需要知道任何相机参数（如焦距等）都能达到变形校正和颜色逐渐过渡的效果。     

基于HSI和K均值聚类的多波段遥感图像自动分割

图像分割是对遥感图像进行分析处理的一个重要内容。本文针对遥感图像的特征,首先根据多波段合成RGB图像,并转换成和HSI颜色空间,进而运用多信息的K -均值聚类算法,选择适当的初始聚类中心,实现了对图像中目标区域的有效快速分割,为遥感图像识别与计算提供了可靠的基础。研究实例表明了算法的有效性。     

抠图技术中三分图生成算法的研究

针对许多抠图算法需要用户提供三分图,限制了抠图的效率和应用范围等问题,提出一种基于交互式图像分割的三分图自适应生成算法。该算法仅需要用户提供简单的交互,就可以完成不同复杂程度图像的三分图生成过程。     

基于高低通滤波特征的文本图像快速二值化方法——谈数字图像处理技术在数字图书馆中的应用

二值化技术是数字图书馆系统中常用的数字图像处理技术，其算法的优劣决定着数字馆藏的阅读质量。本文给出了一种利用图像灰度统计特征值为阈值的全局二值化方法。该算法可针对不同文本图像的灰度直方图，利用高低通滤波的特征对图像进行阈值分割。算法具有较低的时间和空间复杂度。     

基于混沌差分的图像隐藏算法与实现

图像隐藏是一个近几年研究比较热门的方向,由于与密码学有很多相似之处,以及实用性较强的原因,受到了广大研究者的热捧,现在的应用也相当广泛。关于图像隐藏的算法很多,但都有这样或那样的缺点。本文提出的算法,是结合了大多数的算法也得出的,能够更好的隐藏秘密图像,能够更好的控制失真,使恢复出来的图你更好。本文提出的算法经过madab验证,能够得到较好的隐藏效果与恢复效果。     

基于模糊处理的中文文本关键词提取算法*

研究关键词提取算法,在分析可能影响关键词提取词语的各种属性并将其量化的基础上,提出并实现一种将分词与词性标注、文本预处理、线性加权算法、组合词生成与过滤、合并候选关键词等集成到一个完整框架中的模型算法。