基于波形分形维数的车牌定位算法

根据车牌区域内字符分布特点,提出一种基于波形分形维数的车牌定位算法.该算法采用滑动窗法对照片中每一行灰度曲线计算窗口内曲线段的波形分形维数,得到一幅二维波形分形维数特征分布图,通过对分布图进行处理可分割出车牌区域.实验结果表明波形分形维数能有效表征车牌内字符的排列特征,且不受背景环境、车牌颜色和类型的影响,对车牌倾斜度也不敏感.对1 000张包含复杂背景照片进行定位的准确率达到98.9%.     

图像分形维数计算方法的比较

分形维数是度量图像纹理粗糙度的一种常用方法,而依据分形维数的定义很难求解图像的分形维数。大量计算图像分形维数的算法被提出,但是这些方法往往基于不同的应用背景,没有总体比较和评价,多局限于差分盒子维的选用和改进,算法普遍存在计算误差较大,适应能力模糊的缺点。基于目前常用图像分形维数的计算方法,测试不同方法对图像粗糙度的敏感程度和时间复杂程度。从而对这些方法的适用范围进行分析和比较,给出应用的推荐模型。     

基于分形维数的图像分割研究

本文在分形图象模型研究基础上，采用离散分形布朗增量随机场。通过撮特性参数－Ｈ值，方差，平均灰度值，然后结合传统的聚类分割技术，实现图象分割。在对自然背景中的人造物体图象和金相图的实验结果表明，分割效果良好，且抗噪性能较强。     

分形维数计算方法的研究

分形维数作为科学研究的重要工具之一,它是描述自然界和非线性系统中不光滑和不规则几何体的有效工具,其计算方法已经有多种,应用领域也是十分广泛.然而,各种方法各有不同,文中就此对常用分形维数计算方法进行了系统的综合与研究,主要包括圆规法、明科斯基方法、变换方法、盒子计算方法、周长-面积法、裂缝岛屿方法、分形布朗模型法,对每种方法的含义和模型及相关的应用领域进行了阐述,并给出了其方法的计算机实现算法.     

分形维数计算方法的研究

分形维数作为科学研究的重要工具之一，它是描述自然界和非线性系统中不光滑和不规则几何体的有效工具，其计算方法已经有多种，应用领域也是十分广泛。然而，各种方法各有不同，文中就此对常用分形维数计算方法进行了系统的综合与研究，主要包括圆规法、明科斯基方法、变换方法、盒子计算方法、周长一面积法、裂缝岛屿方法、分形布朗模型法，对每种方法的含义和模型及相关的应用领域进行了阐述，并给出了其方法的计算机实现算法。     

分形维数二进算法及应用

分形维数是描述复杂函数或集合问题特征参数。对数字信号如何合理计算其分形维数是十分重要的问题，本文基于信息分形的基本原理，提出分形维数的新计算方法即二进算法，编制二进分形维数的计算程序，通过对带有噪声正弦波和洛伦兹吸引了实例维数计算，表明了计算方法的可行性。     

基于分形维数的车牌识别二值化算法

针对当前常用车牌识别二值化算法存在的问题,提出了基于分形维数的二值化的方法。根据分形维数反映图像复杂程度的定义,通过计算两次突变的分维数,来确定图像的灰度值范围,并利用该灰度值范围确定阈值。并通过实验,表明利用分形维数所得到的阈值进行二值化处理较传统方法有较大改进,且该方法解决了在自然光和不同光照背景下对车牌识别的干扰问题,也可以从复杂背景中提取出倾斜的车牌。     

一种基于分形维数的图像压缩编码方法

本文提出了一种基于分形维数的ＤＣＴ变换压缩编码与ＩＦＳ分形编码相结合的图象压缩方法。实验结果表明,与基本的自动分形图象编码方法相比,运算时间下降而压缩比和信噪比提高。     

基于车牌底色识别的车牌定位方法

提出了结合汽车车牌纹理特征分析和颜色特征分析实现车牌定位的方法。以往的车牌定位技术主要是利用了车牌的纹理特征和形状特征，该文提出的方法是先进行纹理分析和形状分析，再进行色彩分析，从而尽可能多地利用车牌模式识别空间中的各种条件。得到边缘清晰整齐的尽可能小的车牌区域。这种方法明显地克服了单用纹理和形状分析时难以解决的车牌区域变大的问题。     

基于分形维数的阈值选取方法

普通的阈值选取方法只注重图像的灰度信息,而很少考虑图像的空间信息。分形维数能很好地反映一幅图像的空间信息,在图像的处理与分析中得到了很好的应用。提出了一种基于分形维数的图像阈值选取方法,实验证明对于灰度图像的阈值选取具有很好的实用效果。     

一种计算各向异性分形维数的新方法

分形维数是描述分形的重要参数,分形维数的计算是分形几何研究的重要内容。传统上分形维数的计算是基于各向同性这一假设所得到的维数计算方法,不适合具有各向异性特性的自然地形的维数计算。基于微分统计法,提出并实现了一种计算各向异性分形维数的新方法,该算法通过保留方向信息,达到了计算不同方向上不同分形维数的目的。利用频谱合成法生成的各向异性分形曲面进行实验的结果表明,算法是正确且有效的。     

基于局部小波分形特征的车牌定位研究

提出了一种新的车牌定位算法.车牌定位是车牌识别系统中最为关键的处理之一,分形特征能较好地反映牌照区“粗糙”的特性.首先提取牌照图像灰度图的分形维数,再充分利用小波与分形的密切联系,以二次B-样条小波对车牌局部图像进行小波变换后,提取各个子图的分形维数.这些分形维组成的特征矢量能有效地标示车牌区域和非车牌区域,根据这些局部分形维特征,以改进的BP神经网络作为分类器,有效地实现了车牌的快速准确定位,定位时间在0.7s左右,比同类方法更优.     

基于纹理特征的车牌定位方法

为了提高车辆牌照定位成功的概率以及定位精度,提出了一种基于纹理特征,采用自适应二值化的车牌定位方法。该方法首先利用小波分析对图像进行预处理,提取车牌图像字符区域的纵向纹理特征,然后利用边缘检测算子对图像纹理特征进行二次提取,再进行自适应二值化。该方法克服了直接对小波分析后图像进行二值化时,阈值选取非常困难的缺陷。实验结果表明,该方法能够达到提取有效车牌图像的目的,适用于各种复杂条件下拍摄的车牌图像定位。     

基于分形维数的音乐自动分类方法

音乐的自动分类是现代检索技术的一个研究内容,也是音乐可视化研究中亟待解决的问题。近年来,音乐的分形性质已得到了广泛的研究。本文是从分形的角度对音乐的自动分类问题进行研究,提出了一种基于分形维数的音乐自动分类方法:通过对不同风格音乐的分形维数的计算与比较,确定音乐分类的范围指标,然后利用此指标作为依据对音乐进行自动分类。本文通过实验证明此方法具有使用简单、高效和高准确率的特点。     

基于颜色和纹理分析的车牌定位方法

针对复杂背景的车牌定位问题，提出了一种颜色和纹理分析相结合的车牌定位算法。该算法采用基于适合彩色图象相似性比较的HSV颜色模型，首先在颜色空间进行距离和相似度计算；然后对输入图象进行颜色分割，只有满足车牌颜色特性的区域，才进入下一步的处理；最后再利用纹理及结构特征对分割出的颜色区域进行分析和进一步判断，并确定车牌区域。该方法不同于大多数的车牌定位方法，它不仅对车牌的大小、汽车在图象中的位置以及图象背景的限制较少，而且，综合特征定位要比单一特征定位更符合人的视觉要求，因而定位效果更好，应用范围更广。     

测量分维的“数盒子”算法研究

在分析传统“数盒子”算法测量分形体分维缺陷的基础上，首先通过引入一个新的参数η，提出了一种新的“数盒子”算法；然后通过具体算例，证实了该算法较传统算法的优越性，并且指出了它的局限性，同时还对“数盒子”算法测量的不确定性进行了讨论，进而提出了可行的提高测量精度的方法；最后应用平面激光诱发荧光（PLIF）技术得到了圆柱尾流区域的浓度场图象，并由此提取得到尾流紊动-非紊动界面，接着应用改进的算法对这一分界面的分维进行了测量，测量结果与前人的结论相吻合，并且发现，在非恒定流动中，分维数具有几乎不随时间而改变的特性。     

基于人工鱼群和分形维数融合SVM的空气质量预测方法*

为了克服现有方法在空气质量预测上存在的缺点,文中通过采用改进的离散型人工鱼群算法,并结合分形维数,提出基于人工鱼群和分形维数融合SVM的空气质量预测方法.首先对人工鱼群算法聚群、觅食行为及移动方式进行离散化改进,引入跳出局部最优策略和并行机制.然后将改进的离散型人工鱼群算法结合分形维数,约简空气质量数据集.最后采用基于高斯核SVM建立空气质量预测模型.在北京、上海和广州近2年的空气质量数据上的实验表明,文中方法预测性能较优,具有较高的稳定性和可信性.     

基于改进离散型萤火虫群优化算法和分形维数的属性选择方法

属性选择是数据挖掘领域中数据预处理的一个重要方法。文中提出一种融合离散型萤火虫群优化算法(DGSO)与分形维数的属性选择方法。该方法以分形维数作为属性子集的评估度量准则,以DGSO作为搜索策略。为分析该方法的可行性和有效性,采用6个UCI数据集进行实验。结合10-fold交叉验证和SVM对属性选择前后的分类准确率进行分析,并进行搜索策略和评估度量准则间的性能对比及详细的参数分析。结果表明该方法具有较高的可行性和有效性。     

基于灰度跳变的车牌定位算法及其实现

研究车牌识别定位算法问题。传统的车牌设识别定位算法的识别精确度难以满足现实在交通管理和流量监测中的应用,存在车牌图像定位的精度的不高等问题。为解决上述问题,在对车辆图像预处理基础上,提出了一种基于图像灰度跳变特性的车辆牌照定位算法。主要给出了粗定位和细定位两种定位算法,并用VC++设计实现定位算法。通过实验对实际交通中多幅车牌图像进行处理,对不同的车牌图像进行定位。实验结果表明,新算法能够对车牌图像进行高精度定位,并且具有较强的鲁棒性,为车牌字符的识别与分割奠定了一定的基础。     

基于波峰合并算法的汽车牌照定位方法

以实现汽车牌照的准确定位为目标,在充分利用牌照图像纹理特征和投影特征的基础上,提出一种基于投影波峰合并算法的车牌定位方法,并在VC 环境下编程实现,算法具有直观、流程简单的特点.经对实际采集的多幅图像进行处理后,证明这种方法简单、高效、定位准确.