基于小波变换的车辆牌照定位研究

车辆牌照的准确定位是智能交通中车辆牌照识别技术的关键,提出一种基于小波变换的车牌质心定位方法,该方法可以很好地解决复杂背景与光照下的车牌定位.经过小波分析的车牌图像利用数学形态学进行车牌特征提取,对特征提取后的车牌图像采用连通区域质心的方法对车牌进行定位,最终得到车牌的准确区域.实验结果表明,该方法能够实现车牌的快速准确定位,是一种有效的车牌定位方法.     

LPR系统车牌定位提取方法的研究

车牌定位在车牌自动识别中起着非常重要的作用,定位准确度直接影响车牌识别的正确率。文中使用了数学形态学和几何拓扑学相结合的方法对车牌区域进行定位提取。该方法首先采用Top-Hat变换以及开、闭运算对抓拍的车辆图像进行预处理;然后采用连通体态分析法（CCA）对图像进行粗定位;最后对计算得到的车牌候选区的欧拉数进行判别,最终提取真正的车牌区域。实验证明该方法能够很好的对牌照区域顶角进行快速搜索定位,将牌照从复杂背景图像中分割出来。     

复杂车辆图像中的车牌快速形态定位算法

针对复杂环境下的车牌定位问题,提出了一种基于形态学的快速车牌定位方法。该方法先对车牌图像进行预处理和二值化,然后用形态学方法对二值化后的图像进行系列形态运算,将车牌图像分割为一个个独立的小区域,根据车牌特性去掉较小的区域,并对保留的连通域进行标记,最后用车牌形状特性进行车牌快速定位。实验结果表明,该方法定位效果好,速度快,适于应用对现实的车牌图像进行定位。     

复杂车辆图像中的车牌快速形态定位算法

针对复杂环境下的车牌定位问题,提出了一种基于形态学的快速车牌定位方法.该方法先对车牌图像进行预处理和二值化,然后用形态学方法对二值化后的图像进行系列形态运算,将车牌图像分割为一个个独立的小区域,根据车牌特性去掉较小的区域,并对保留的连通域进行标记,最后用车牌形状特性进行车牌快速定位.实验结果表明,该方法定位效果好,速度快,适于应用对现实的车牌图像进行定位.     

基于低功耗嵌入式系统的车牌定位算法

文章给出了自行设计的在低功耗嵌入式平台上实现车牌定位检测的算法。首先通过Sobel水平算子对车牌图像进行垂直边缘检测,运用形态学方法对边缘图像进行闭运算得到连通图块。然后根据连通区域轮廓确定最小外接矩形,解决车牌位置断节问题,得到车牌候选区域。最后根据车牌特征对提取出的车牌候选区域进行筛选实现准确的车牌定位。实验结果证明了该算法的有效性,而且在复杂背景下也具有较好的鲁棒性和自适应性。     

基于形态学梯度重建的车牌定位方法

准确定位车牌是车牌识别的重要基础。针对复杂环境下车牌图像容易受背景、光照等因素的影响而导致车牌定位精度较低的问题,提出了一种基于形态学梯度重建的车牌定位方法。该方法首先利用颜色信息确定车牌候选区域;然后利用矢量梯度算子获取候选区域中车牌图像的梯度,利用形态学梯度重建运算提取具有车牌特征的图像结构,同时抑制非车牌特征的图像结构;最后利用车牌固定的宽长比先验信息对矩形区域进行提取,最终得到准确的车牌定位结果。实验结果表明,提出的车牌定位方法能在复杂环境下快速、准确地定位车牌,且具有较高的鲁棒性和实时性。     

复杂背景图像中的车牌定位算法

针对复杂背景中的车牌定位问题提出了一种新的算法,将定位过程分解为确定候选车牌区域和剔除伪区域两个部分。首先在图像的二值垂直边缘图中,利用车牌区域的边缘信息及车牌的纹理特征进行车牌候选区域的确定,在降低算法复杂度的同时提高了定位精确性。然后,利用滑动的条带窗口对候选区域二值化图像进行连通块提取,结合车牌句法特征对该区域进行评判筛选,有效地解决了复杂背景及模糊图像中车牌定位精度不高的问题。此外,定位过程中的评判结果为后续的字符分割提供了重要的先验信息。实验证明该方法定位速度快,定位正确率高,对于背景纹理复杂及模糊图像的车牌定位具有很强的抗干扰性能。     

一种RGB颜色空间中的车牌定位新方法

车牌定位是车牌自动识别系统的关键。为了快速准确地进行车牌定位,提出了一种新的RGB颜色空间的车牌定位方法,该方法包括颜色特征提取、特征图像的二值化、形态学连通去噪、车牌候选区域检验4个步骤,同时针对传统颜色特征提取对光照变化敏感的问题,提出了一种不包含亮度信息的颜色特征提取方法;对于车牌候选区域的检验摒弃了常用的易受图像尺寸及图像分辨率影响的区域面积、宽高比、矩形度等几何特征,而是采用车牌字符数及字符排列的规则度作为判定的依据,并由此设计了一种车牌字符规则度的计算方法,用来检验车牌候选区域。通过对包含不同尺寸、不同光照条件的605幅图像进行车牌定位的实验表明,成功率超过96%,可见该颜色特征提取方法对光照变化不敏感,该车牌检验方法可适用于各种不同尺寸图像的车牌定位。     

基于混合特征的多车牌定位算法

本文提出了一种基于混合特征的多车牌定位的新方法,先根据车牌图像的边缘特征,利用数学形态学的方法生成连通区域,搜索全图得到连通区域的最小外接矩形.然后利用我国车牌本身的几何特征和颜色特征进行判别,提取出车牌的候选区域并判别出车牌的颜色.交通图像处理实验证明该方法具有限制条件少,速度快和准确率高的优点,并可进行多车牌定位.     

基于数学形态学和Hough变换的车牌定位算法

针对复杂环境下的车牌定位率较低的问题,提出了一种基于数学形态学和Hough变换检测车牌区域的方法。首先,对车牌图像进行图像预处理,然后,利用数学形态学的高帽变换突出车牌字符区域,并对图像进行边缘检测和连通区域分析;最后,结合Hough变换和车牌的先验知识实现车牌的精确定位。实验结果表明,针对不同复杂背景下采集到的车辆图像,该算法具有很强的鲁棒性,准确率达97.3%,能够满足现代智能交通系统对车牌定位准确性和实时性的要求。     

基于小波一形态学的车牌图像分割算法

车辆牌照图像的分割是车牌识别的前提和基础。在车辆自动管理技术日益发展的今天,车牌图像的分割技术倍受瞩目。针对牌照与车身背景的分割问题,提出了基于小波变换和数学形态学方法的车辆牌照阈值分割算法。首先,对车牌图像进行小波去噪,然后利用数学形态学对去噪后的车牌图像进行闽值分割。此方法能够从含有较强噪声的车辆图像中获取车牌图像,通过构造适当的结构元素,可以达到比较理想的提取效果。     

一种新的M通道提升小波变换的图像处理算法

本文利用M通道小波变换对信号分频范围更细这一特点,实现了M通道小波变换的提升分解,并给出了一种M通道快速提升小波变换的算法。此算法只要有分解算法,立即可以得到合成算法,而且将运算结果取为最接近的整数,就可实现整数到整数的小波变换。数值实验结果表明,该方法对图像压缩行之有效。     

基于二进小波变换的多车牌定位算法

为提高多车牌定位的精度,提出一种基于二进小波变换的车牌定位算法.该算法可对单、多车牌定位,具有精度高、对光照影响不显著等特点.以实际监控的图像为实验数据进行对比,结果表明,在不同背景和不同光照情况下,基于二进小波变换的车牌定位算法在定位精度、漏判率和误判率等方面均优于基于金字塔分解的定位算法.     

基于提升格式小波变换的涡街信号处理方法

提升格式是一种完全在时域上构造小波的方法,其基本思想是以一个简单的多分辨率分析为起点,通过提升或对偶提升,得到满足一定性质的多分辨率分析,同时能够减小进行小波变换的计算量,提高算法实现的运行速度。该文应用小波提升原理,研究了基于boirS／3小波滤波器的提升格式算法,并将算法应用于涡街流量信号的处理,提取代表流量信息的涡街信号频率,并且相比第一代小波变换,该算法具有计算简单、运算量小的特点。     

一种基于提升小波变换和IHS变换的图像融合方法

为了将低分辨率多光谱图像和高分辨率全色图像进行有效融合,提出了一种提升小波变换和IHS变换相结合的图像融合新方法。该方法首先对高分辨率图像进行无下采样提升小波分解,利用提升分解得到的各提升小波面叠加的边缘信息进行区域划分,再采用分区域加边缘有效因子的融合思想实现分区融合,使得融合的图像最大限度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率,其中区域的划分采用进化算法实现。该方法的融合结果与IHS法、小波变换法及其他改进方法进行比较,实验结果表明,该方法能较好地保留多光谱图像的光谱信息和提高分辨率图像的空间分辨率。     

The lifting factorization of wavelet bi-frames with arbitrary generators

In this paper, we present the lifting scheme of wavelet bi-frames with arbitrary generators. The Euclidean algorithm for arbitrary n Laurent polynomials and the factorization theorem of polyphase matrices of wavelet bi-frames are proposed. We prove that any wavelet bi-frame with arbitrary generators can be factorized into a finite number of alternating lifting and dual lifting steps. Based on this concept, we present a new idea for constructing bi-frames by lifting. For the construction, by using generalized Bernstein basis functions, we realize a lifting scheme of wavelet bi-frames with arbitrary prediction and update filters and establish explicit formulas for wavelet bi-frame transforms. By combining the different designed filters for the prediction and update steps, we can devise practically unlimited forms of wavelet bi-frames. Furthermore, we present an algorithm for increasing the number of vanishing moments of wavelet bi-frames to arbitrary order by the presented lifting scheme, which adopts an iterative algorithm. Several examples are constructed to illustrate the conclusion.     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

多小波变换的提升格式及其在图象编码中的应用

在简要介绍提升格式和多小波之后，提出了一种新的实现多小波变换的提升格式模型，由于这个模型主要由若干个单小波变换的提升格式搭建而成，因而不必自己推演提升格式的内部结构和参数，另外，这个模型还可以根据实际应用的需要选用不同的单小波，该文还给出用D9／7双正交（单）小波变换的提升格式构造的多小波变换的实例，并把这样构造的多小波变换应用于图象编码，结果表明，该方法可取得比常用的GHM多小波图象编码更好的效果。     

基于FPGA的无人机图像去噪与压缩算法及仿真

图像去噪与压缩是无人机完成对地观测任务中图像处理的关键步骤,其性能制约着后续图像的处理速度.提出了一种基于提升小波变换的图像去噪与压缩相融合的算法,并以FPGA为平台,采用Ver-ilog HDL编程实现.在设计过程中,优化了算法流程和乘法器结构,之后采用ModelSim软件进行仿真.仿真结果表明,在FPGA上实现该算...     

基于Tchebichef矩和小波提升的数字水印算法

提出一种基于Tchebichef矩和小波提升的抵抗几何攻击的内容认证水印算法,对图像进行一次小波提升分解,计算其低频成分的Tchebichef低阶矩不变量来构建水印系统。水印认证过程只须计算图像的几个低阶Tchebichef矩不变量。将该算法与基于几何矩不变量的算法进行比较。结果表明,该算法简单、有效,对旋转、缩放、剪切等几何攻击以及JPEG压缩等攻击具有较高的稳健性。