车牌图像预处理研究

在车牌自动识别系统中,由天气、背景或拍摄等原因造成车牌图像模糊、光照不均等情况,影响车牌识工作。针对这些问题,本文提出了相应的图像预处理方法,能有效地改善图像质量,便于后续的车牌识别工作。     

基于灰度阈值和梯度差的车牌定位技术

本文详述了用灰度阈值分割和梯度差对车牌进行分割处理的过程,介绍了灰度阈值分割理论以及梯度算法,并用于车牌的识别检测中,有效地分割目标和背景,实现了车牌的准确定位。     

基于改进的Canny算子图像信息提取算法研究

研究文本定位与特征提取问题。针对传统的Canny算子图像检测算法的不足,提出了一种改进的Canny算子图像信息特征提取算法。研究方法是:首先对彩色图像进行高斯金字塔分解,然后用Canny算子检测彩色图像,提取边缘图像,再经过通二值化,去噪方差投影定位文本区域。实验结果表明,本文提出的方法有效、实用。     

指纹预处理算法研究

介绍了指纹识别的过程。分析了指纹预处理的4个处理过程:分割、二值化、滤波、细化,并对每一个处理过程的算法进行了研究。在细化算法中,针对OPTA算法的缺点,提出了新思想,改善了细化质量。     

基于小波变换多尺度的图像边缘检测方法研究

边缘检测在图像处理中占有很重要的地位,其算法的优劣直接影响着计算机视觉系统对客观世界的理解。文中介绍小波变换应用于数字图像,利用检测小波系数模极大值的方法来检测图像的突变点位置(图像边缘位置),通过仿真实验说明,小波在图像(或噪声)边缘检测上是有效的。     

浅析视频图像预处理

模拟信号转换为数字信号后和原始信号相比存在不同程度的失真,从而在运算的过程中会产生一定的误差,影响后续实验结果的精确度。在相关图像使用算法处理前要进行适合的预处理,从而改善图像的质量,提升接下来运算结果的精确度。     

车牌识别系统中图像分割与识别技术研究

分析了汽车牌照的几何特征和成像特点,提出基于自适应性阈值的搜索策略,对图像中的车牌进行定位;利用Hough变换对图像进行倾斜矫正;然后设计一个三级分类器,对单个字符进行模式匹配,得到识别结果,最终实现对原始车牌图像的识别。     

沈算子在倾斜车牌校正中的应用

提出了一种新的车牌倾斜校正方法,该方法首先根据沈算子检测出车牌边缘,然后将车牌区域平均划分为左右两个部分,分别计算这两个区域的重心,连接两个部分的重心,最后,计算出重心与水平方向的夹角,并按此夹角进行旋转。实验证明,这种方法简单、实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强。     

基于Prewitt和Canny算法的边缘检测改进算法

介绍了Prewitt和Canny算法的基本原理和过程。针对两种算法的优点和缺陷进行融合,以实验为基础,提出了一种基于两者的改进算法。     

基于机器视觉的溶液PH值试纸图像预处理方法研究

针对数码摄像头采集到的溶液PH值试纸图像的预处理方法进行了研究,并运用实验室仿真技术对其结果进行了论证,为接下来的色彩信息采集及进一步的PH值的判定做好准备。     

基于MALTAB的车牌定位技术研究

针对车辆图像的特征,提出了一种车辆图像预处理和车牌定位的方法.在对图像处理的过程中,使用的方法将图像逐步转换为灰度图像,背景图像,黑白图像,二值图像,边缘提取图像,闭运算图像,开运算图像,最终转化为车牌图像.实验证明,本文方法图像预处理效果好、准确度高、定位迅速且实用价值高.     

基于LPR系统的车牌字符分割技术的研究

车牌字符分割是车牌识别系统的关键技术。针对车牌字符分割的难点,作者提出了一种利用扫描线两次扫描消除车牌字符串上下干扰的方法;然后利用全局分割和局部调整的技术实现单个字符的分割。实验表明,该方法能有效的避免干扰因素的影响,满足实时性需要。     

基于视觉智能车辆的自适应图像阈值标定

视觉技术已经广泛地应用于智能车巡航系统中,其中图像处理是提取道路信息的重要途径,而图像阈值是其中一个重要的参数。文章提出一种自适应图像阈值的算法,解决了在实际环境中,由于受到光线等因素影响而带来的阈值变化,实验证明效果良好。     

基于Matlab的几种常用边缘检测算子的研究

图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点,首先简单介绍了边缘检测的原理,重点对具有代表性的图像边缘提取方法进行了讨论,分析了这些算子进行边缘检测的优缺点,以及导致它们效果差异的具体原因。为了更清楚看出效果,针对标准例图,利用matlab软件,给出了这些算法的仿真实验效果,最后对实验结果进行了分析,这对进一步学习和寻找更好的熟悉图像边缘检测方法具有一定的指导意义。     

基于边缘检测和投影法的车牌定位算法研究

车牌定位是车牌识别中的关键步骤。为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确地定位车牌位置,提出了一种基于边缘检测和投影法的车牌定位方法。该方法首先对车牌图像实施边缘检测、二值化等预处理,然后在此基础上,利用基于双向回溯的投影法确定车牌的上下左右边界。实验结果表明,该方法定位速度快、准确率高。     

基于粒子滤波的车辆导航算法研究

使用粒子滤波方法对目标物的运动状态进行预测估计,能够得到良好的实验效果.本文将粒子滤波算法应用于车辆导航领域,通过粒子滤波这一非线性滤波算法对前方行驶车辆行车状态进行检测跟踪,得出前方车辆行车的参数指标,作为后方车辆安全行驶的一个参考方案.该参考数据包括了前方车辆的位置、速度,同时也能为前方车辆同步引导后方车辆的行驶提供支持,实验仿真证明这种方法是行之有效的.     

基于类Haar算法的车辆识别技术研究

随着经济的发展,我国汽车销量大幅增长,为了避免交通事故的发生,车辆识别技术也逐渐被广泛的应用。本文介绍了车辆识别的原理,并基于类Haar算法的车辆图像识别,对图像采集、牌照图像分析及软硬件设计等进行了研究,提出了基于类Haar算法的车辆图像识别系统。该系统解决了车辆识别性差、识别速度慢等问题,提高了识别速度。     

Radon变换在车牌倾斜校正中的应用

提出了一种基于Radon变换的车牌倾斜校正算法.它首先将车牌图像朝各个方向进行投影,计算字符间隙投影为零的个数,则最多零值对应的角度即为车牌的垂直倾斜角,进而通过旋转相应的角度实现垂直倾斜校正;然后根据车牌上下边之间投影距离最短特性获得水平倾斜角度,利用插值方法得出最终校正结果.由于算法采用的都是一些显而易见的性质,因此具有广泛的应用范围.另外,实验结果表明该算法的校正效果也是令人满意的.