基于MATLAB的车牌图像预处理及定位的研究

通过对车辆牌照摄取与识别过程的研究,提出一种基于MATLAB的针对静态车牌图像的预处理及定位的方法。该方法通过图像灰度化、中值滤波、图像算术增强、二值化、图像形态学处理等步骤,为最终的精确定位打下基础。其特点是没有用到边缘检测技术,简化了流程,并且通过大量试验证明该方法是有效的。     

车牌识别中的图像定位及分割方法

本文主要对车牌识别系统中的图像预处理、车牌定位和字符分割三个方面进行比较深入的研究。实验结果表明,车牌图像经过二值化和滤波等预处理,采用基于数学形态学的多种方法相结合的定位分割技术能够提高系统的整体性能。     

高速公路有光盘遮盖车牌识别系统研究

针对光盘遮盖时车牌不易识别的问题,提出了一种新的字符分割的方法.该方法先计算行列像素,再与设定阈值进行比较以判断字符的开始和结束位置.实验结果表明,所提出的识别系统识别率较高,正确率达到90%以上.     

基于区域的自动区域生长算法在彩色年轮图像分割中的应用

该方法首先采用分水岭算法来得到彩色年轮图像的大致区域分布,并结合 canny 算法实现种子点的自动选取,自适应的改变生长条件,从而解决了区域断裂的问题。分割结果表明 , 该方法保持了原图像的完整形状特征并能获得清晰的边缘 , 为年轮参数提取奠定了良好的基础。     

基于图像二值化和特征的车牌定位

汽车牌照的自动定位是智能交通系统中的重要组成环节之一,是实现车牌识别(LPR)系统的一项关键技术。针对不同背景和光照条件下的车辆图像,提出了对牌照图像二值化的初定位,得到车牌的候选区域,然后利用车牌的特征进行二次定位,得到车牌区域,实验表明该方法结果良好。     

OpenCV在智能车牌识别系统中的应用研究

交通监管系统是车辆规范性驾驶的重要保障,通过OpenCV对车牌信息进行采集,然后对图像信息进行精准识别,以记录车辆在监管系统下的各项行驶信息。基于此,文章对智能车牌识别系统特性进行论述,从颜色定位法、纹理定位法对车牌在系统中的定位形式进行监测,并对OpenCV在智能车牌识别系统中的应用进行研究。     

自动点卤槟榔图像识别方法研究

针对机器对槟榔点卤出现漏点或者点空的情况,提出了一种基于H分量的图像分割方法来识别槟榔。将采集到的RGB彩色图像进行伽马增强再转换至HSV颜色空间,分离HSV颜色空间得H通道图像,再对H分量图像进行Otsu图像分割处理,结合图像形态学和区域生长法去除二值图像中出现的孔洞和小连通区域,最后通过绘制矩形框操作对识别出的槟榔进行标注。结果表明,该方法能完整地将槟榔从背景中分割出,且不会出现过度分割或者分割不足的问题。     

基于边缘检测的虹膜图像定位分割算法研究

研究了虹膜识别的定位分割算法。算法主要包括虹膜边缘检测、虹膜内外圆定位、分割眼睑。本算法在利用改进的Canny检测边缘算子对虹膜进行边缘检测的基础上,对虹膜内外圆进行有效而准确的定位,提出了分割眼睑、睫毛等影响因素的方案,并在Matlab软件中进行了仿真实验。     

类圆形区域的分割与统计分析

为了对类圆形区域进行统计分析,文章以彩色粘连药片图像为例,提出并分析了一种类圆形图像的分割与统计分析方法。首先,在预处理后,选择合适的图像分割算法,去除阴影噪声的影响,完整分割出类圆形区域是关键;其次,使用数学形态学处理算法,平滑图像边界和分割后的毛刺;最后,连通域标记并计数。实验结果表明,文章方法准确率更高。文末还分析了算法的一些应用领域。本研究可为其他相关研究提供参考。     

基于颜色特征的筒纱分拣机器人识别定位方法

针对筒纱分拣机器人作业目标的表面纹理复杂、位置随机摆放等干扰因素的问题,课题组提出了基于颜色特征的筒纱识别定位方法。构建了具有视觉感知的4自由度DOBOT筒纱分拣机器人系统,通过视觉系统获取筒纱多目标的图像,采用对图像进行预处理的算法来提高分拣目标的对比度;将作业目标由RGB空间转换到HSV颜色空间,提取各分量的颜色特征,采用区域生长法对不同颜色的多目标区域进行提取;建立基于图像信息的形心坐标,对各目标区域的连通域进行定位。实验结果表明:该方法能够实现对不同颜色的作业目标的识别与定位,并在分拣机器人的手眼标定的基础上,实现了对不同颜色的作业目标进行分拣。     

一种相似区域合并的分水岭路面裂缝图像分割方法

形态学分水岭分割方法比较适用于信息弱小的图像分割,但存在过分割现象,尤其是针对比较复杂无规律的路面裂缝图像,往往分割出的裂缝杂乱,有过多的错乱分支。本文针对分水岭过分割现象,提出基于相似区域合并的分水岭分割方法,从而避免了过分割,提高了分割质量。     

应用区域颜色分割的机采棉杂质检测方法

机采棉中的杂质繁杂,而杂质类型及含量对后期棉花加工工艺的影响很大。为此,提出一种应用区域颜色分割方法以检测棉花中的杂质。在图像分割中,先对滤波后的机采棉图像进行彩色梯度运算,通过扩展极小变换运算获得标记图像,在修改后的梯度图像上运用分水岭算法获得初始分割图像,然后对初始分割图像进行区域合并。区域合并过程中要综合考虑空间邻接性、颜色信息和区域面积3个因素。颜色信息主要采用饱和度、亮度、区域颜色向量模及颜色相似度4 个特征量。用层次递进的合并方法,迭代过程更新信息特征。最后通过支持向量机算法提取颜色、纹理、形状特征对杂质区域进行识别。结果表明,所提方法对机采棉中天然杂质的平均识别率为94%。     

定位角标在印刷中的应用

正说起印刷品的精度,人们更多地关注印刷机的精度和从制版到印刷过程中统一打孔定位系统。但令很多业内人士疑惑的是,明明印刷机状况良好,套印精度没有问题,而且印版从制作到印刷机装版使用的都是统一的打孔定位系统,为什么印刷出来的产品还是会有版面歪斜、页码不齐、成品出血边参差不齐、烫金或模切不准等现象。究其原     

DV-Hop算法在节点定位中的应用

基于跳数和平均跳数距离求取节点间距离的DV-Hop算法是与信号衰减无关的节点定位算法,在网络成本、布局和信号衰减的角度具有较高的实用性。本文在详细介绍了DV-Hop算法的定位原理的基础上,分析了算法的主要误差来源于节点的跳数和平均跳数距离值的求取,并列举了目前针对于该算法在节点定位方面所提出的改进方案。在节点定位方面,通过本文的学习,可以为后续的优化定位算法提供一定的技术参考。     

图像分割技术在医学图像处理中的应用实践

图像分割技术是图像处理的重要内容和关键步骤,在图像分割领域中,医学图像分割是该技术在医学领域的具体应用,这也是当前需要解决的一个难点,医学领域的图像处理技术存在特定性,在应用中需要充分考虑医学图像处理的要求,并根据实际需要改进算法。文章着重于研究图像分割技术在医学图像处理中的应用实践,旨在推动图像分割技术进一步成熟。     

定位元件在儿童智能服装设计中的应用

为解决儿童这一特殊群体可能走失的问题,文章提出了一种将定位元件应用于儿童服装的设计思路.通过理论论证并结合问卷调查,设计制作了三款儿童智能定位成衣,并对成衣的GPS定位功能进行模拟,结果表明该智能服装对可一定程度上避免儿童走失.