數(shù)字圖像處理-車牌識別(編輯修改稿)
2025-05-26 08:22 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 還常采用一種更簡單的模板來提取邊緣 (對于有干擾的圖像效果不理想 ) ? 特點：運算速度快，車牌筆畫輪廓突出，而車體其他部分輪廓不突出 ?????????? ??????????????00001001000001100021 MM 和掩模匹配法 ? 銳化：羅比遜模板、普雷外特模板、柯赤模板 ? 上述三種模板均可用于邊緣提取，車牌檢測常用柯赤 (Krisch)模板 ,由 8個算子組成 ????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????333305355335305335355305333555303333553503333533503533333503553333303555高斯 拉普拉斯算子法 ? 二階微分算子 該算子對噪聲不敏感 (5 5) ? 輸出 : ??????????????????????????????????244424080448248440804244422),(),( 2 kjfkjg ??哈夫 (Hough)變換提取直線 ? 利用圖像全局特性將邊緣像素連接起來形成區(qū)域封閉邊界的一種方法 ? 原理：將二維空間 (x,y)平面中的直線用二維極坐標(biāo) (ρ ,θ )空間表示 將直線 表示為： 即將 (x,y)平面的直線變換為 rθ 空間的一個點 該方法亦用于 傾斜校正 baxy ???? s inc o s yxr ??哈夫 (Hough)變換原理 模板匹配 ? 用與圖像中車牌一樣大小的已知模板，在經(jīng)對比度增強后的圖像中，從起點 (0,0)開始，逐步平移一一匹配，尋找最佳區(qū)域 ? 匹配公式： 最大值為輸出 已知模板并不是某個具體的車牌，而是具有車牌統(tǒng)計特性的通用模板，是一種 模糊匹配 ??????????nyymxxyyxxyxgyxgyxG0000,),1(),(),(形態(tài)學(xué)處理確定車牌位置 將圖像二值化 ,通過膨脹、腐蝕操作定位 車牌定位算法之一 (1) 對原始圖像進行基于方向區(qū)域距離測度的彩色邊緣檢測得到原始邊緣圖像 (2) 對原始邊緣圖像中的每一邊緣點進行邊緣顏色對檢測，獲得候選車牌邊緣圖像 (3) 對候選車牌邊緣圖像進行閉運算獲得連通域圖像 (4) 計算各連通域的寬高比，剔除不在閾值范圍內(nèi)
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