數(shù)字圖像處理-車(chē)牌識(shí)別-資料下載頁(yè)
2025-04-29 08:22本頁(yè)面
【正文】 計(jì)算車(chē)牌圖像上、下邊界直線(xiàn) ? 計(jì)算邊界直線(xiàn)的傾斜度 P ? 傾斜度校正 baxy ??拍攝造成的傾斜字符 二值化后的傾斜字符 尺寸歸一化 ? 字符的大小歸一化可以簡(jiǎn)單地用統(tǒng)計(jì)分析法來(lái)完成 ? 歸一化內(nèi)容 : (1) 位置歸一化，即把字符移到規(guī)定的位置上， 使字符的質(zhì)心對(duì)中，也可字符邊框定位 (2) 大小歸一化，使被識(shí)別字符具有同樣大小 字符識(shí)別 ? 識(shí)別方法較多 ? 匹配法識(shí)別 ? 采用相關(guān)函數(shù)作為相似度測(cè)度 其中， T為模板， S為模板覆蓋下的圖像子塊， i、j為子塊左上角坐標(biāo)， M、 N為模板長(zhǎng)和寬 ? ? ? ?? ?? ?? ?? ?? ?? ???MmNnMmNnjiMmNnjinmTnmSnmTnmSjiR1 121 12,1 1,),(),(),(),(),(字符優(yōu)化 ? 按照上述車(chē)牌定位和切割方法取得的單個(gè)字符圖像，可能存在字符與邊框相連、字符變形和字符斷裂等情況，為此在真正識(shí)別之前需要對(duì)字符位圖作進(jìn)一步的技術(shù)處理； ? 常用的方法是將用于識(shí)別的字符位圖按新的點(diǎn)陣大小重新采樣，然后搜索字符位圖的準(zhǔn)確上下左右邊界值，依照字符位圖的寬高值和新的邊界值重新確定字符像素點(diǎn)，并排除非字符情況，如左右邊界值之差過(guò)小、上下邊界差過(guò)小等情況即認(rèn)為非字符。 字符類(lèi)型 ? 民用車(chē)漢字：京、津、晉、冀、蒙、遼、吉、黑、滬、蘇、浙、皖、閩、贛、魯、豫、鄂、湘、粵、桂、瓊、川、貴、云、藏、陜、甘、青、寧、新，渝 ” ； ? 英文字母：除 “ I”外的 “ A— Z”其他字母； ? 數(shù)字： 0— 9； ? 數(shù)字和字母： “ WJ”、 “ 警 ” + 0— 9 ； ? 軍用車(chē)漢字：甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸、子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥； ? 民用車(chē)尾字：包括 “ 0— 學(xué)、試、領(lǐng)、港 ” 等字。 標(biāo)準(zhǔn)特征庫(kù) ? 將切分下來(lái)的字符圖像變換到 40 40的點(diǎn)陣空間上，按照水平和垂直方向提取二值特征、按照字符結(jié)構(gòu)在水平、垂直、左、右四個(gè)方向的幾何投影圖像特征建立多維特征庫(kù)，其中標(biāo)準(zhǔn)漢字從宋體字庫(kù)中選取，字母及數(shù)字從 OCRA字庫(kù)中選取。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)字符分別進(jìn)行歸一化、輪廓化和特征抽取，標(biāo)準(zhǔn)模板就是從中抽取特征得到的特征向量。 字符匹配 ? 兩種主要方法：模板匹配法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法； ? 模板匹配算法首先把待識(shí)別字符二值化，并將其尺寸大小縮放為字符數(shù)據(jù)庫(kù)中模板的大小，然后與所有的模板進(jìn)行匹配，最后選最佳匹配作為結(jié)果； ? 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法主要有兩種： (1) 一種是先對(duì)待識(shí)別字符進(jìn)行特征提取，然后用所獲得的特征來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器； (2) 另一種方法是直接把待處理圖像輸入網(wǎng)絡(luò)，由網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)特征提取直至識(shí)別出結(jié)果。前一種方法識(shí)別結(jié)果與特征提取有關(guān)，而特征提取比較耗時(shí)，因此特征提取是關(guān)鍵。 期末考試要求 ? 開(kāi)卷 ? 每人一套題 ? 兩大類(lèi)型題：綜合基礎(chǔ)題、綜合應(yīng)用題 ? 基礎(chǔ)題要求： 基本概念、基本原理、簡(jiǎn)易計(jì)算 ? 應(yīng)用題要求： 變換、分割、形態(tài)學(xué)處理 ? 帶計(jì)算器或筆記本電腦
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