车牌字符分割的研究和实现

从车牌投影出发，根据车牌水平投影的统计特征，借助于多项式拟合的方法，找到阈值进行水平方向上的分割；并根据车牌竖直投影的形状特征，进行竖直方向上的分割。详细描述了车牌分割算法，实验结果验证了算法的有效性。     

汽车牌照定位与字符分割

基于数字图像处理和模式识别技术的汽车牌照自动识别技术是汽车牌照识别系统的关键技术。研究汽车牌照定位和字符分割技术,实现了汽车牌照图像的预处理、基于水平投影和垂直投影算法的汽车牌照定位和基于垂直投影特征值分割算法的汽车牌照字符分割。实验结果表明,该算法能有效快速定位汽车牌照和准确分割汽车牌照字符。     

支票图像中打印体字符的分割和识别

和通常文档中的打印体字符分割和识别问题相比，支票图像中的打印体字符的分割和识别有其一定的特殊性。针对这种特殊性，该文提出了一套简单实用的算法。对于分割问题，主要是采用投影的方法解决印章、边框和底纹的干扰问题，对于字符识别，主要是采用了基于模板和融合的方法，从而有效地解决了上述问题，取得了比较满意的分割效果和较高的识别率。     

模板匹配法和垂直投影法相结合的一种新的车牌字符分割方法

在深入研究了大部分常用的车牌字符分割算法的前提下,根据车牌区域图像的特征,文章提出了一种综合了模板匹配法和垂直投影分割法的车牌字符分割算法(模板匹配-垂直投影分割法),该算法经过大量实验证明了其在准确率方面的优越性.     

工业CT图像自适应三维裂纹面分割*

在图像分割方法中,CV模型可以得到较好的分割结果,但是模型的收敛速度慢.在三维CV模型检测工件裂纹面的过程中,由于三维CT图像数据量比较庞大且三维CV模型本身分割速度慢,使得检测时间比较长.对于这一问题,研究了一种自适应预处理算法.该算法先对体数据进行三个方向投影,再对投影图利用迭代求最佳阈值的阈值分割方法和自适应矩形框来定位缺陷的大致区域.该方法能够自动适应裂纹面形状变化,同时大幅度减少了需要三维CV模型分割的数据量,可以非常明显地提高分割的速度.实验结果表明利用该预处理算法,三维CV模型的分割裂纹面的速度提高了近8倍.     

基于新模板的算法在车牌字符分割中的应用

针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题,提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符;通过自适应阈值投影法进行字符细分割;同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明,该算法将连通域法与投影法有效结合,能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况,该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。     

退化车牌字符的两级分割算法研究

为了准确进行车牌字符分割,提高车牌字符识别的准确率,提出了一种改进的车牌字符分割算法.对定位出来的车牌进行有效预处理,通过两级字符分割算法对车牌进行单字符分割.第一级字符分割是结合连通域分析法和垂直投影进行字符粗分割,第二级字符分割是基于车牌字符的先验知识通过多次判断进行车牌字符精分割.实验结果表明,该算法对受到光照不均、污迹、字符粘连和断裂、质量退化等严重影响的车牌字符能进行很好的分割.     

复杂背景下的车牌定位和字符分割研究

提出了一种综合边缘检测、投影特征的车牌定位方法和基于垂直投影及模板匹配的字符分割方法,提取车牌灰度图像边缘,实验结果显示该算法检测边缘的速度快,车牌区域轮廓清晰,采用投影法确定车牌区域,用HOUGH变换检测倾斜角度进而对倾斜的车牌进行矫正,通过字符分割算法对车牌字符进行切割,有效地解决了复杂环境的干扰、车牌尺寸变化等问题。对不同背景下的光照车牌进行了大量实验,结果表明该算法能准确地进行车牌定位以及字符分割,具有较好的鲁棒性。     

基于滴水算法的验证码中粘连字符分割方法

众多研究表明,如果能将验证码中的字符分割开来,用现有的机器学习算法一般都能取得比较好的识别效果。针对字符粘连情况下的验证码的识别问题,提出了一种粘连字符的分割方法。该方法将字符的宽度统计值和竖直投影直方图中的投影极小值点相结合找到分割点,以这些分割点作为滴水算法的起始滴落点对粘连字符进行分割。实验结果证明,该方法用于分割验证码中的粘连字符具有一般性,能够提高验证码识别率。     

最小加权分割路径的古籍手写汉字多步切分方法

针对古籍古文献中部分汉字易发生粘连现象,提出一种古籍手写汉字多步分割方法.该方法继承了以往粗分割和细分割相结合的思想,首先采用投影进行粗分割,将手写汉字分为粘连字符和非粘连字符两类;然后针对粘连字符串抛弃常用的串行模式,直接采用粗分割的统计信息,设置初始分割路径,并基于最短分割路径的思想,在初始分割路径的局部邻域内基于最小权值搜索并修改分割路径,从而获得最佳的加权分割路径.实验证明该方法解决了字符分割不足和多处粘连字符的分割问题,有效的提高了分割的准确率,且算法的时间复杂度较低,算法效率较高.     

On Locating Disjoint Segments with Maximum Sum of Densities

Given a sequence A of n real numbers and two positive integers l and k, where , we study the problem of locating k disjoint segments of A, each of length at least l, such that the sum of their densities is maximized. The best previously known algorithm, due to Bergkvist and Damaschke, runs in O(nl+k ² l ²) time. In this paper, we propose an O(n+k ² llog l)-time algorithm for it. We also give an optimal algorithm for a related problem raised by Lin et al. in 2003, where the goal is to locate k disjoint maximum-density segments in a given sequence. A preliminary version of this work appeared in Proceedings of the 17th International Symposium on Algorithms and Computation, India, 2006.     

车载FlexRay网络调度算法综述

FlexRay是为车载网络系统中高速率通信需求而开发的网络通信标准,将事件触发和时间触发2种方式相结合,以满足汽车安全性和可靠性的需求。由于其良好的发展前景,得到了学界和企业界的广泛关注,在提高网络利用率和可靠性方面开展了很多研究。而消息调度算法在提高网络性能方面起着至关重要的作用,为此,从静态段消息调度、动态段消息调度和CAN/FlexRay混合网关消息调度等3个方面对近年来消息调度相关研究进行了详细的总结和分析,并指出了当前研究的不足和未来可能的研究方向。     

基于Voronoi图的线段最近对查询

最近对查询是空间数据库中的重要查询之一。已有的关于最近对查询的研究基本集中在点对象上,对空间对象无法抽象为点的对象则研究较少。提出基于平面线段的最近对查询,即找出两个平面线段集中距离最近的线段对。提出基于Voronoi图的线段最近对查询算法,该方法构造两个线段集的Voronoi图,利用Voronoi图的最近邻近特性和局域动态特性找到互为最近邻的线段对,从中找到结果,以缩减大量的计算代价。对线段集中增加线段和删除线段的情况做了相应的处理。实验证明,该算法具有较高的查询效率。     

Optimal algorithms for locating the longest and shortest segments satisfying a sum or an average constraint

We study several fundamental problems arising from biological sequence analysis. Given a sequence of real numbers, we present two linear-time algorithms, one for locating the “longest” sum-constrained segment, and the other for locating the “shortest” sum-constrained segment. These two algorithms are based on the same framework and run in an online manner, hence they are capable of handling data stream inputs. Our algorithms also yield online linear-time solutions for finding the longest and shortest average-constrained segments by a simple reduction.     

Fast line segment grouping method for finding globally more favorable line segments

In this paper, we propose a new method for extracting line segments from edge images. Our method basically follows a line segment grouping approach. This approach has many advantages over a Hough transform based approach in practical situations. However, since the process of the conventional line segment grouping approach is purely local, it does not provide a mechanism for finding more favorable line segments from a global point of view. Our method overcomes the local nature of the conventional line segment grouping approach, while retaining most of its advantages, by incorporating the useful concept of the Hough transform based approach into the line segment grouping approach. Our method is fast and allows elementary line segments to be shared simultaneously by several line segments, and the degree of sharing is determined by a user-specified threshold. We performed a series of tests to compare the performance of our method with that of six other methods. Throughout the tests our method ranked in the top two of the tested methods both in detection rate and computation time.     

一种语音分段新算法研究

分段声码器是一种高效的低速语音编码方法,针对分段声码器实现的关键技术语音分段方法进行了研究,提出了一种分段新算法.该算法通过检测临界带特征矢量参数的距离变化确定初始分段边界,结合动态规划方法提高分段的准确性.仿真结果表明:新算法实用有效,相对于以前分段声码器中应用的STM方法和最大似然方法,语音分段性能得到提高.     

C++语言中函数参数传递方式的图示说明

学习C++语言中函数参数传递方式的关键是给出函数调用过程中内存各段内容的变化图示。本文针对C++语言中三种函数参数传递方式,辅以代码段内容图示和堆栈段内容图示,从机理上详细解释了函数参数的传递过程。实践表明,这种图示说明的方法在教学中取得了非常良好的效果。     

大规模移动自组网中稳定的分段式路由协议*

提出了大规模移动自组网中一种稳定的分段式路由协议,该协议中每个节点维护一个K跳邻域路由表来分段建立路由。模拟研究表明该协议性能良好,具有稳定性强和路由成功率高等特点。     

障碍环境中线段组最近邻查询方法研究

为了解决现有成果无法有效处理障碍环境下的线段组最近邻查询问题,提出了障碍环境中线段组最近邻查询方法。查询过程分为过滤阶段和精炼阶段两个部分。在过滤过程中,首先根据线段Voronoi图的性质以及线段障碍组最近邻查询的定义,提出了针对数据线段的剪枝定理,并提出了OLGNN_Line_Filter算法;根据线段障碍距离的定义,进一步提出针对障碍物的剪枝定理,并给出了OLGNN_Obstacle_Filter算法。在精炼过程中,为了得到更精确的查询结果,提出了相应的精炼定理和精炼算法STA_OLGNN。理论研究和实验表明,所提算法能够有效地处理障碍环境下的线段组最近邻查询问题。     

An Efficient Localization Algorithm Based on Vector Matching for Mobile Robots Using Laser Range Finders

This paper describes an efficient localization algorithm based on a vector-matching technique for mobile robots with laser range finders. As a reference the method uses a map with line-segment vectors, which can be built from a CAD layout of the indoor environment. The contribution of this work lies in the overall localization process. First, the proposed sequential segmentation method enables efficient vector extraction from scanned data. Second, a reliable and efficient vector-matching technique is proposed. Finally, a cost function suitable for vector-matching is proposed for nonlinear pose estimation with solutions for both nonsingular and singular cases. Simulation results show that the proposed localization method works reliably even in a noisy environment. The algorithm was implemented for our wheelchair-based mobile robot and evaluated in a 135 m long corridor environment. Categories (3), (6).