基于矩和小波变换的数字、字母字符识别研究

欲实现汽车监控和管理智能化，必须正确识别牌照字符，在识别过程中，关键是特征向量的提取，小波变换能有效地提取字符的结构特征，而矩能够很好的地其进行描述，该文提出了一种用线性矩和小波变换提取数字、字母字符特征的方法，实验证明该方法有很高的识别率，达到９７％以上，能够有效地进行字符的分类，可满足实际应用。  

一种光照不均匀图像的恢复增强方法

在图像采集过程中,由于实际环境中成像条件的限制,造成图像的背景光照不均匀.针对这一问题,提出基于背景变化拟合的图像恢复和增强算法.该算法首先从图像中提取空间位置合适分布的背景样点,然后作多项式拟合得到背景光照的分布特性,并通过调节对比度因子,达到恢复和增强图像的目的.实验结果表明,该方法能有效恢复不均匀光照背景,为实际图像处理应用提供了有效的前期处理.